The relations of the parameters of DeepSnap such as (1) number of molecules per SDF split into (2) zoom factor percentage, (3) atom size for van der waals percentage, (4) bond radius, (5) minimum bond distance, and (6) bond tolerance, with the validation loss following quadratic function curves, which suggests that optimal thresholds exist to attain the best performance with these prediction models. In this study, the effects of these parameters on the performance of the DL prediction model were evaluated in terms of the loss in validation as an indicator for evaluating the performance of the DL using the toxicity information in the Tox21 qHTP database. Numerous parameters must be adjusted to use the DeepSnap method but they have not been optimized. DeepSnap has been shown to have a very high capacity in tests using Tox21 quantitative qHTP datasets.
It can be used to predict the potential toxicity of many different chemicals to various receptors without extraction of descriptors. Recently, a novel DL-based technique called DeepSnap was developed to conduct QSAR analysis using three-dimensional images of chemical structures. Recently, deep learning (DL) has been shown to be promising prediction models with high accuracy for recognition of images, speech, signals, and videos since it greatly benefits from large datasets. However, computational approaches may be promising alternatives and reduce these evaluations. Although the risks associated with these compounds have been evaluated by acute toxicity testing in mammalian models, the chronic toxicity of many chemicals remains due to high cost of the compounds and the testing, etc. Numerous chemical compounds are distributed around the world and may affect the homeostasis of the endocrine system by disrupting the normal functions of hormone receptors. La résolution du complexe à l'échelle atomique par cryo-microscopie électronique permettra d'ouvrir la voie vers la conception de nouvelles molécules thérapeutiques. D'autre part, l'étude structurale de ERR a permis d'acquérir de nouvelles données sur la topologie des récepteurs nucléaires stéroidiens fixés sur un élément de réponse ERRE/ERE ainsi que sur le mécanisme allostérique de la liaison du coactivateur PGC-1α sur le dimère de ERR. Les résultats obtenus ont permis d'une part la révision des connaissances fondamentales sur l'origine des récepteurs nucléaires et leur évolution. Dans ce contexte, 3 outils informatiques ont été développés. Par une approche de biologie structurale intégrative combinant cryo-microscopie électronique, bioinformatique et évolution, mon travail de thèse s'est focalisé sur l'étude structurale de ERR et sur l'origine et l'évolution des RNs.
Ce RN est dit orphelin car il ne possède pas de ligand naturel connu à ce jour. Parmi tous les RNs impliquées dans l'étiologie des cancers, les récepteurs liés aux œstrogènes ERR jouent un rôle important dans les cancers du sein, de l'ovaire, du colon, de l’endomètre et la prostate. Les récepteurs nucléaires (RNs) sont des facteurs de transcriptions se liant à des séquences spécifiques d'ADN et activant la transcription de gènes en réponse à la fixation de ligands spécifiques.
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