A Potent, Selective and Cell‐Active Allosteric Inhibitor of Protein Arginine Methyltransferase 3 (PRMT3)
Notice bibliographique
Résumé
PRMT3 catalyzes the asymmetric dimethylation of arginine residues of various proteins. It is essential for maturation of ribosomes, may have a role in lipogenesis, and is implicated in several diseases. A potent, selective, and cell-active PRMT3 inhibitor would be a valuable tool for further investigating PRMT3 biology. Here we report the discovery of the first PRMT3 chemical probe, SGC707, by structure-based optimization of the allosteric PRMT3 inhibitors we reported previously, and thorough characterization of this probe in biochemical, biophysical, and cellular assays. SGC707 is a potent PRMT3 inhibitor (IC50 =31±2 nM, KD =53±2 nM) with outstanding selectivity (selective against 31 other methyltransferases and more than 250 non-epigenetic targets). The mechanism of action studies and crystal structure of the PRMT3-SGC707 complex confirm the allosteric inhibition mode. Importantly, SGC707 engages PRMT3 and potently inhibits its methyltransferase activity in cells. It is also bioavailable and suitable for animal studies. This well-characterized chemical probe is an excellent tool to further study the role of PRMT3 in health and disease.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».