Identification of acrylamide-based covalent inhibitors of SARS-CoV-2 (SCoV-2) Nsp15 using high-throughput screening and machine learning
Rattachement africain : us, ca. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
<3, zero violations to Lipinski's rules, and no apparent pan-assay interference (PAINs) properties. In addition, based on this data as a training set, we developed an artificial intelligence (AI) model that accelerated the hit to lead process and had a 73% accuracy for predicting new acrylamide-based Nsp15 inhibitors. Collectively, these results demonstrate that acrylamide fragments have great potential for developing Nsp15 inhibitors.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Identification of acrylamide-based covalent inhibitors of SARS-CoV-2 (SCoV-2) Nsp15 using high-throughput screening and machine learning
- Date Crossref
- 01/01/2025
- Éditeur
- Royal Society of Chemistry (RSC)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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