MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2898232051 · doi:10.1177/2472555218809904

Discovery of a Selective Inhibitor for the YEATS Domains of ENL/AF9

2018· article· en· W2898232051 sur OpenAlexaff
Thomas Christott, James M. Bennett, Carmen Coxon, Octovia Monteiro, Charline Giroud, Viktor Beke, Suet Ling Felce, Vicki Gamble, C. Gileadi, Gennady Poda, Rima Al‐awar, Gillian Farnie, Oleg Fedorov

Notice bibliographique

RevueSLAS DISCOVERY · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensOntario Drug Policy Research NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesInnovative Medicines InitiativeWellcome Trust
Mots-clésBusinessChemistryComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eleven-nineteen leukemia (ENL) contains an epigenetic reader domain (YEATS domain) that recognizes lysine acylation on histone 3 and facilitates transcription initiation and elongation through its interactions with the super elongation complex (SEC) and the histone methyl transferase DOT1L. Although it has been known for its role as a fusion protein in mixed lineage leukemia (MLL), overexpression of native ENL, and thus dysregulation of downstream genes in acute myeloid leukemia (AML), has recently been implicated as a driver of disease that is reliant on the epigenetic reader activity of the YEATS domain. We developed a peptide displacement assay (histone 3 tail with acylated lysine) and screened a small-molecule library totaling more than 24,000 compounds for their propensity to disrupt the YEATS domain–histone peptide binding. Among these, we identified a first-in-class dual inhibitor of ENL (Kd = 745 ± 45 nM) and its paralog AF9 (Kd = 523 ± 53 nM) and performed “SAR by catalog” with the aim of starting the development of a chemical probe for ENL.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueSLAS DISCOVERY→Même sujetProtein Degradation and Inhibitors→Travaux en français237 207→