Chemoproteomic Characterization of Protein Kinase Inhibitors Using Immobilized ATP
Notice bibliographique
Résumé
Protein kinase inhibitors have emerged as indispensable tools for the elucidation of the biological functions of specific signal transduction pathways and as promising candidates for molecular-targeted therapy. However, because many protein kinase inhibitors are ATP-competitive inhibitors targeting the catalytic site of specific protein kinases, the large number of protein kinases that are encoded within eukaryotic genomes and the existence of many other cellular proteins that bind ATP result in the prospect of off-target effects for many of these compounds. Many of the potential off-target effects remain unrecognized because protein kinase inhibitors are often developed and tested primarily on the basis of in vitro assays using purified components. To overcome this limitation, we describe a systematic approach to characterize ATP-competitive protein kinase inhibitors employing ATP-sepharose to capture the purine-binding proteome from cell extracts. Protein kinase inhibitors can be used in competition experiments to prevent binding of specific cellular proteins to ATP-sepharose or to elute bound proteins from ATP-sepharose. Collectively, these strategies can enable validation of interactions between a specific protein kinase and an inhibitor in complex mixtures and can yield the identification of inhibitor targets.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».