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Enregistrement W2004593599 · doi:10.1089/adt.2006.039

Capture Compound Mass Spectrometry: A Technology for the Investigation of Small Molecule Protein Interactions

2007· article· en· W2004593599 sur OpenAlexaff
Hubert Köster, Daniel P. Little, Peng Luan, Rolf Müller, Suhaib M. Siddiqi, Subramanian Marappan, Ping Yip

Notice bibliographique

RevueAssay and Drug Development Technologies · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensCanadian Automotive Partnership Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryProteomeFunction (biology)Mass spectrometrySmall moleculeComputational biologyDrug discoveryDrugDrug targetCombinatorial chemistryProteomicsDrug developmentMoleculeBiochemistryGeneBiologyChromatographyPharmacologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major hurdles in the post-genomic era is to understand the function of genes and the interplay of many different cellular proteins. This is especially important for drug development. Capture compound mass spectrometry (CCMS) addresses this challenge by selectively reducing the complexity of the proteome. Capture compounds are trifunctional molecules: a selectivity function reversibly interacts via affinity with proteins; a reactivity function irreversibly forms a covalent bond outside the affinity binding site; and a sorting/pullout function allows the captured protein(s) to be isolated from cellular lysate for mass spectrometric analysis and characterization by database queries. In the present study, we demonstrate the use of a CCMS capture compound with a sulfonamide drug analog as its selectivity function, isolating an expected target protein from cell lysates containing a large excess of other "non-target" proteins. A future application of CCMS is to define or confirm drug target proteins and their mechanisms of drug action, or to discover off-target proteins that cause side effects, enabling subsequent drug structure optimization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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