Assaying Small-Molecule−Receptor Interactions by Continuous Flow Competitive Displacement Chromatography/Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Small-molecule screening techniques that employ mass spectrometry detection have been highly successful. However, the inability of conventional techniques, such as frontal affinity chromatography-mass spectrometry (FAC-MS), to easily identify weak binding molecules (i.e., Kd >or= 1 microM) using small amounts of target protein (subpicomole levels) represents a significant impediment to the widespread use of the method in the routine screening of low-abundance membrane receptors. This limitation is particularly notable in the early stages of the drug discovery process, as weak binding molecules can serve as useful leads for targets with no known ligand or when existing tight binding ligands have little therapeutic value. Competitive assay methods involving the displacement of an indicator ligand offer a more sensitive alternative, as the ability to generate an appreciable signal through various methods, including transient overconcentrations of indicator compounds, provides an unambiguous means for identifying weak affinity ligands. In this work we describe a continuous flow competitive assay based on the principles of FAC-MS that can be widely used to identify and characterize weak affinity ligands using low levels of the nicotinic acetylcholine receptor from Torpedo californica (nAChR). The validity of the assay is shown through the ability to identify nicotine (Kd approximately 1 microM) with columns containing <2 pmol of binding sites. Multiple injections of nicotine on a single column produce reproducible peaks in the signal of the indicator compound, epibatidine (Kd approximately 2 nM) showing minimal degradation in signal intensity between trials. The intensity of the peaks is dependent on the concentration of nicotine being injected, and binding curves can be generated through multiple injections on the same column. We investigate and optimize various parameters, including assay speed and concentrations, and demonstrate an automated assay format with the potential for use as a high-throughput screening tool. The ability to screen for weak binders of more pharmacologically relevant membrane receptors in a high-throughput screening format is discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,017 | 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 ».