MS/NMR: A Structure-Based Approach for Discovering Protein Ligands and for Drug Design by Coupling Size Exclusion Chromatography, Mass Spectrometry, and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
A protocol is described for rapidly screening small organic molecules for their ability to bind a target protein while obtaining structure-related information as part of a structure-based drug discovery and design program. The methodology takes advantage of and combines the inherent strengths of size exclusion gel chromatography, mass spectrometry, and NMR to identify bound complexes in a relatively universal high-throughput screening approach. Size exclusion gel chromatography in the spin column format provides the high-speed separation of a protein-ligand complex from free ligands. The spin column eluent is then analyzed under denaturing conditions by electrospray ionization mass spectrometry (MS) for the presence of small molecular weight compounds formerly bound to the protein. Hits identified by MS are then individually assayed by chemical shift perturbations in a 2D 1H-15N HSQC NMR spectrum to verify specific interactions of the compound with the protein and identification of the binding site on the protein. The utility of the MS/NMR assay is demonstrated with the use of the catalytic fragment of human fibroblast collagenase (MMP-1) as a target protein and the screening of a library consisting of approximately 32 000 compounds for the identification of molecules that exhibit specific binding to the RGS4 protein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».