Identification of TRIO‐GEFD1 chemical inhibitors using the yeast exchange assay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND INFORMATION: Rho GTPases are involved in many biological processes and participate in cancer development. Their activation is catalysed by exchange factors [RhoGEFs (Rho GTPase guanine nucleotide-exchange factor)] of the Dbl family. RhoGEFs display proto-oncogenic features, thus appearing as candidate targets for anticancer drugs. Dominant-negative Rho GTPase mutants have been widely used to block RhoGEF signalling. However, these tools suffer from limitations, due to the high number of RhoGEFs and the complex mechanisms that control Rho GTPase activation. RESULTS: RhoG-T17N is a poor inhibitor of its exchange factor TRIO-GEFD1 (first exchange domain of the exchange factor TRIO) in vivo: although it binds to TRIO-GEFD1, RhoG-T17N does not block the downstream signalling. Using the yeast exchange assay, we show that in the presence of TRIO-GEFD1, RhoG-T17N can bind to its effectors, which illustrates how negative mutants may produce misleading interpretations and emphasizes the need for new types of RhoGEF inhibitors. In that prospect, we adapted the yeast exchange assay method to identify RhoGEF inhibitors. Using this novel approach, we screened a 3500-chemical-compound library and identified a potential inhibitor of TRIO-GEFD1. This molecule inhibited TRIO-GEFD1 in vitro. Among the chemical analogues of this compound, we identified two molecules with better inhibitory activity. The three TRIO-GEFD1 inhibitors had no effect on ARHGEF17 and ARNO [ARF (ADP-ribosylation factor) nucleotide-binding-site opener], two exchange factors for RhoA and Arf1 respectively. CONCLUSIONS: The development of RhoGEF inhibitors appears as a valuable tool for the study of Rho GTPase signalling pathways. The yeast exchange assay adaptation we present here is suitable to screen for chemical or peptide libraries and identify candidate inhibitors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».