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Enregistrement W2463975511 · doi:10.1093/nar/gkw638

Novel small molecules potentiate premature termination codon readthrough by aminoglycosides

2016· article· en· W2463975511 sur OpenAlexafffund
Alireza Baradaran‐Heravi, Aruna D. Balgi, Carla Zimmerman, Kunho Choi, Fahimeh S. Shidmoossavee, Jason Tan, Célia Bergeaud, Alexandra Krause, Stéphane Flibotte, Yoko Shimizu, Hilary Anderson, Vincent Mouly, Eric Jan, Tom Pfeifer, James B. Jaquith, Michel Roberge

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreCentre for Drug Research and DevelopmentUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacsGenome British ColumbiaRare Disease Foundation
Mots-clésNonsense mutationBiologyNonsenseStop codonGeneticsNonsense-mediated decayGeneMutationAlleleRNARNA splicingMissense mutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonsense mutations introduce premature termination codons and underlie 11% of genetic disease cases. High concentrations of aminoglycosides can restore gene function by eliciting premature termination codon readthrough but with low efficiency. Using a high-throughput screen, we identified compounds that potentiate readthrough by aminoglycosides at multiple nonsense alleles in yeast. Chemical optimization generated phthalimide derivative CDX5-1 with activity in human cells. Alone, CDX5-1 did not induce readthrough or increase TP53 mRNA levels in HDQ-P1 cancer cells with a homozygous TP53 nonsense mutation. However, in combination with aminoglycoside G418, it enhanced readthrough up to 180-fold over G418 alone. The combination also increased readthrough at all three nonsense codons in cancer cells with other TP53 nonsense mutations, as well as in cells from rare genetic disease patients with nonsense mutations in the CLN2, SMARCAL1 and DMD genes. These findings open up the possibility of treating patients across a spectrum of genetic diseases caused by nonsense mutations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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