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Publié sur Bioinformatics (Oxford, England) - 08 Jan 2021

Torchet R, Druart K, Ruano LC, Moine-Franel A, Borges H, Doppelt-Azeroual O, Brancotte B, Mareuil F, Nilges M, Ménager H, Sperandio O,

Lien vers Pubmed [PMID] – 33416858

Link to DOI – btaa109110.1093/bioinformatics/btaa1091

Bioinformatics 2021 Jan; ():

One avenue to address the paucity of clinically testable targets is to reinvestigate the druggable genome by tackling complicated types of targets such as Protein-Protein Interactions (PPIs). Given the challenge to target those interfaces with small chemical compounds, it has become clear that learning from successful examples of PPI modulation is a powerful strategy. Freely-accessible databases of PPI modulators that provide the community with tractable chemical and pharmacological data, as well as powerful tools to query them, are therefore essential to stimulate new drug discovery projects on PPI targets.Here, we present the new version iPPI-DB, our manually curated database of PPI modulators. In this completely redesigned version of the database, we introduce a new web interface relying on crowdsourcing for the maintenance of the database. This interface was created to enable community contributions, whereby external experts can suggest new database entries. Moreover, the data model, the graphical interface, and the tools to query the database have been completely modernized and improved. We added new PPI modulators, new PPI targets, and extended our focus to stabilizers of PPIs as well.The iPPI-DB server is available at https://ippidb.pasteur.fr The source code for this server is available at https://gitlab.pasteur.fr/ippidb/ippidb-web/ and is distributed under GPL licence (http://www.gnu.org/licences/gpl). Queries can be shared through persistent links according to the FAIR data standards. Data can be downloaded from the website as csv files.Supplementary data are available at Bioinformatics online.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33416858