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Enregistrement W2022582854 · doi:10.1371/journal.pone.0020789

Design, Synthesis and Characterization of a Highly Effective Inhibitor for Analog-Sensitive (as) Kinases

2011· article· en· W2022582854 sur OpenAlexafffund
Michael Klein, Montserrat Morillas, Alexandre Vendrell, Lars Brive, Marinella Gebbia, Iain M. Wallace, Guri Giaever, Corey Nislow, Francesc Posas, Morten Grøtli

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitució Catalana de Recerca i Estudis AvançatsCanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat de CatalunyaEuropean Commission
Mots-clésKinaseSerineFunction (biology)Protein-Serine-Threonine KinasesMutagenesisBiochemistryCell biologyBiologyChemistryProtein kinase APhosphorylationGeneMutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly selective, cell-permeable and fast-acting inhibitors of individual kinases are sought-after as tools for studying the cellular function of kinases in real time. A combination of small molecule synthesis and protein mutagenesis, identified a highly potent inhibitor (1-Isopropyl-3-(phenylethynyl)-1H-pyrazolo[3,4-d]pyrimidin-4-amine) of a rationally engineered Hog1 serine/threonine kinase (Hog1(T100G)). This inhibitor has been successfully used to study various aspects of Hog1 signaling, including a transient cell cycle arrest and gene expression changes mediated by Hog1 in response to stress. This study also underscores that the general applicability of this approach depends, in part, on the selectivity of the designed the inhibitor with respect to activity versus the engineered and wild type kinases. To explore this specificity in detail, we used a validated chemogenetic assay to assess the effect of this inhibitor on all gene products in yeast in parallel. The results from this screen emphasize the need for caution and for case-by-case assessment when using the Analog-Sensitive Kinase Allele technology to assess the physiological roles of kinases.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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