An ESI‐MS/MS Method for Screening of Small‐Molecule Mixtures against Glycogen Synthase Kinase‐3β (GSK‐3β)
Notice bibliographique
Résumé
Glycogen synthase kinase-3beta (GSK-3beta) is involved in the hyperphosphorylation of previously phosphorylated (primed) substrates, and is currently assayed using an approach based on the incorporation of gamma-(32)P-radiolabelled isotopes into substrate peptides. The requirement to detect hyperphosphorylation of a primed substrate poses a particular challenge for development of a high-throughput screening assay, as many current kinase assays are designed to produce a signal in the presence of any phosphorylation site, and thus are only suitable for beta-unphosphorylated substrates. Herein, we have developed an electrospray-ionization tandem mass spectrometry (ESI-MS/MS) assay to allow for direct detection of a hyperphosphorylated product which is formed in a solution reaction involving a primed peptide substrate (GSM peptide) and GSK-3beta. Optimum reaction conditions (level of Mg(2+), buffer type, ionic strength, pH, enzyme concentration, and reaction time) were established to both maintain the activity of GSK-3beta and allow for substrate and product quantification through ESI/MS/MS. We show that the MS-based assay allows for rapid determination of GSK-3beta activity from reaction volumes of approximately 40 microL and that it can be used to assess IC(50) values and the site of action of known inhibitors. It also can be used for automated screening of small-molecules mixtures to identify inhibitors of GSK-3beta.
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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 | 0,001 | 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 ».