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Kinome-wide interaction modelling using alignment-based and alignment-independent approaches for kinase description and linear and non-linear data analysis techniques

机译:使用基于比对和比对独立的方法进行激酶描述以及线性和非线性数据分析技术的全基因组相互作用建模

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摘要

BackgroundProtein kinases play crucial roles in cell growth, differentiation, and apoptosis. Abnormal function of protein kinases can lead to many serious diseases, such as cancer. Kinase inhibitors have potential for treatment of these diseases. However, current inhibitors interact with a broad variety of kinases and interfere with multiple vital cellular processes, which causes toxic effects. Bioinformatics approaches that can predict inhibitor-kinase interactions from the chemical properties of the inhibitors and the kinase macromolecules might aid in design of more selective therapeutic agents, that show better efficacy and lower toxicity.
机译:背景蛋白激酶在细胞生长,分化和凋亡中起关键作用。蛋白激酶的功能异常会导致许多严重的疾病,例如癌症。激酶抑制剂具有治疗这些疾病的潜力。然而,当前的抑制剂与多种激酶相互作用并干扰多种重要的细胞过程,这引起毒性作用。可以根据抑制剂和激酶大分子的化学性质预测抑制剂-激酶相互作用的生物信息学方法可能有助于设计更具选择性,表现出更好疗效和更低毒性的治疗剂。

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