Design of Phenotypic Screens for Bioactive Chemicals and Identification of their Targets by Genetic and Proteomic Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Cell-based screening using phenotypic assays is a useful means of identifying bioactive chemicals for use as tools to elucidate complex cellular processes. However, the chemicals must display sufficient selectivity and their targets have to be identified. We describe how cell-based screening assays can be designed to maximize the likelihood of discovering selective compounds through the choice of positive readouts, low chemical concentrations and long incubation periods. Examining the potency, efficacy and activity range of chemicals can further help set apart those likely to act more specifically. Identifying the cellular targets of active chemicals can be especially demanding. Secondary screens and the cautious use of the candidate approach can help narrow down their mechanisms of action, but biased approaches may lead to the identification of secondary or even irrelevant targets. We discuss strategies for unbiased target identification by sampling potential targets at the genome-wide and proteome-wide levels. Keywords: Activity-based protein profiling, activity range, Caenorhabditis elegans, candidate approach, chemical biology, chemical-genetic interactions, drug discovery, drug-induced haploinsufficiency, drug targets, proteome profiling
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».