Chemical-genetic approaches for exploring the mode of action of natural products
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Determining the mode of action of bioactive compounds, including natural products, is a central problem in chemical biology. Because many genes are conserved from the yeast Saccharomyces cerevisiae to humans and a number of powerful genomics tools and methodologies have been developed for this model system, yeast is making a major contribution to the field of chemical genetics. The set of barcoded yeast deletion mutants, including the set of approximately 5000 viable haploid and homozygous diploid deletion mutants and the complete set of approximately 6000 heterozygous deletion mutants, containing the set of approximately 1000 essential genes, are proving highly informative for identifying chemical-genetic interactions and deciphering compound mode of action. Gene deletions that render cells hypersensitive to a specific drug identify pathways that buffer the cell against the toxic effects of the drug and thereby provide clues about both gene and compound function. Moreover, compounds that show similar chemical-genetic profiles often perturb similar target pathways. Gene dosage can be exploited to discover connections between compounds and their targets. For example, haploinsufficiency profiling of an antifungal compound, in which the set of approximately 6000 heterozygous diploid deletion mutants are scored for hypersensitivity to a compound, may identify the target directly. Creating deletion mutant collections in other fungal species, including the major human fungal pathogen Candida albicans, will expand our chemical genomics tool set, allowing us to screen for antifungal lead drugs directly. The yeast deletion mutant collection is also being exploited to map large-scale genetic interaction data obtained from genome-wide synthetic lethal screens and the integration of this data with chemical genetic data should provide a powerful system for linking compounds to their target pathway. Extensive application of chemical genetics in yeast has the potential to develop a small molecule inhibitor for the majority of all approximately 6000 yeast genes.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle