Silent Encoding of Chemical Post-Translational Modifications in Phage-Displayed Libraries
Notice bibliographique
Résumé
In vitro selection of chemically modified peptide libraries presented on phage, while a powerful technology, is limited to one chemical post-translational modification (cPTM) per library. We use unique combinations of redundant codons to encode cPTMs with "silent barcodes" to trace multiple modifications within a mixed modified library. As a proof of concept, we produced phage-displayed peptide libraries Ser-[X]4-Gly-Gly-Gly, with Gly and Ser encoded using unique combinations of codons (TCA-[X]4-GGAGGAGGA, AGT-[X]4-GGTGGTGGT, etc., where [X]4 denotes a random NNK library). After separate chemical modification and pooling, mixed-modified libraries can be panned and deep-sequenced to identify the enriched peptide sequence and the accompanying cPTM simultaneously. We panned libraries bearing combinations of modifications (sulfonamide, biotin, mannose) against matched targets (carbonic anhydrase, streptavidin, concanavalin A) to identify desired ligands. Synthesis and validation of sequences identified by deep sequencing revealed that specific cPTMs are significantly enriched in panning against the specific targets. Panning on carbonic anhydrase yielded a potent ligand, sulfonamide-WIVP, with Kd = 6.7 ± 2.1 nM, a 20-fold improvement compared with the control ligand sulfonamide-GGGG. Silent encoding of multiple cPTMs can be readily incorporated into other in vitro display technologies such as bacteriophage T7 or mRNA display.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».