新的Macrocolone数据库可以帮助药物发现，研究
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来自北卡罗来纳州立大学和合作药物的研究人员已经创造了14,000名已知的宏裂解酮类的自由用数据库 - 用于药物开发的大分子 - 其中包含有关该结构阶级的分子特性，化学多样性和生物活性的信息。数据库，调用macrolactonedb.，填补了关于这些分子的知识差距，可以作为未来药物发现的有用工具。
宏夹氨酸是具有至少12个原子的分子，构成它们的环状结构。在许多有用的特征中，宏偶于与难蛋白靶标结合的能力使其适用于抗病毒，抗生素，抗真菌药物。然而，它们的尺寸和复杂的结构使它们难以合成。
“Macrolactones are titanic molecules – their size presents challenges to researchers who may want to work with them,” says Sean Ekins, CEO of Collaborations Pharmaceuticals, member of NC State’s Comparative Medicine Institute, entrepreneur in residence at UNC-Chapel Hill’s Eshelman School of Pharmacy and corresponding author of the research. “We wanted to address that issue by creating a publicly available database of these molecules and their properties.”
NC州立研究生和第一作者的论文Phyo Phyo Zin占13名公共数据库为14,000名已知的宏夹氨片，将它们编译为macrolactonedb.。她愈合的20％只有20％的宏裂解剂化合物具有与它们相关的生物数据。
Zin，Ekins和NC州副教授化学Gavin威廉姆斯对宏乳酮的分子特性进行了化学信息分析，并开发了91个描述符以更好地表征分子。然后，研究人员对某些宏观乳糖体进行了三个感兴趣的目标 - 特别是疟疾，丙型肝炎和T细胞 - 以及使用的机器学习技术来了解宏乳酮和这些目标之间的结构活性关系。
“我们知道大甲酯药物都是有效的，但我们有很多我们不了解是什么让好的人，”威廉姆斯说。“这就是为什么我们开始做这项研究。我们发现，可以利用与这些分子的机器学习，提高我们的分析和对宏乳酮的描述将改善前进的预测模型。“
“任何对这些分子或药物开发感兴趣的人使用Macroctones的任何人现在都有一个用户友好的数据库，其中一切都可以访问，在一个位置，”Ekins说。“研究人员可以提出关于使特定的宏观因子分子适合于特定的生物学应用的原因的问题。
“希望macrolactonedb.将帮助我们理解这种不同类别的分子，并在创造新的分子方面前进。“
工作出现在科学报告并由国家健康研究院支持授予R44GM122196-02A1和R43AT010585-01S1。Zin获得了美国大学妇女协会和NC州立研究生研究助理的额外资金。
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编辑的注释：追随抽象。
“CheminFormatics分析和型号造型与MacrolactonedB”
迪伊：10.1038 / S41598-020-63192-4
作者：Phyo Phyo Kyaw Zin，Gavin Williams，北卡罗来纳州立大学Sean Ekins;Sean Ekins，合作Pharmaceuticals，Inc。
发布：4月15日，2020年科学报告
抽象的：
核心环中具有至少12个原子的大环内酯包括多种天然产物，例如具有有效的生物活化的大胶质剂（例如抗生素）和有用的药物状特征。我们开发了Macrolactonedb，其集成了近14,000名现有的宏术以及来自不同公共数据库的生物活动信息，以及新的分子描述符以更好地表征大环内酯结构。在重要的分子特性方面分析了MacrolactonedB的化学分布，我们利用了三种感兴趣的目标（疟原虫，丙型肝炎病毒和T细胞）来证明编制这些数据的价值。生成回归机器学习模型以预测使用七个分子描述符集和八种机器学习算法来预测生物终点。我们的研究结果表明，合并描述符利用随机林模型产生最佳预测力，经常通过共识或混合建模方法提升。我们的研究提供了化学信息学洞察这一特权，望远镜的结构类别，具有高治疗潜力的化合物。
