Magnetic “Fishing” Assay To Screen Small-Molecule Mixtures for Modulators of Protein−Protein Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Protein-protein interactions are an intricate part of biological pathways and have become important targets for drug discovery. Here we present a two-stage magnetic bead assay to functionally screen small-molecule mixtures for modulators of protein-based interactions, with simultaneous affinity-based isolation of active compounds and identification by mass spectrometry. Proteins of interest interact in solution prior to the addition of Ni(II)-functionalized magnetic beads to recover an intact protein-protein complex through affinity capture of a polyhistidine-tagged primary target ("protein-complex fishing"). Protein-complex fishing, utilizing His(6)-tagged calmodulin (CaM) as the primary (bait) protein and melittin (Mel) as the target, was used to screen a mass-encoded library of 1000 bioactive compounds (50 mixtures, 20 compounds each) and successfully identified three known antagonists, three naturally occurring phenolic compounds previously reported to disrupt CaM-activated phosphodiesterase activity, and two newly identified modulators of the CaM-Mel interaction, methylbenzethonium and pempidine tartrate. The ability to produce quantitative inhibition data is also shown through the development of dose-dependent response curves and the determination of inhibition constants (K(I)) for the novel compound methylbenzethonium (K(I) = 14-49 nM) and two known antagonists, calmidazolium (K(I) = 1.7-7.5 nM) and trifluoperazine (K(I) = 1.2-3.0 μM), with the latter two values being in close agreement with literature values.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».