MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089452289 · doi:10.1101/2020.09.30.320465

Negative controls of chemical probes can be misleading

2020· preprint· en· W3089452289 sur OpenAlexafffund
Jin‐Young Lee, Matthieu Schapira

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistero dello Sviluppo EconomicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloOntario Ministry of Economic Development and InnovationOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsNovartis PharmaWellcome TrustGenome CanadaOntario GenomicsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPfizer
Mots-clésPhenotypeComputational biologyGeneLigand (biochemistry)ConfoundingChemical biologyFunction (biology)BiologyTarget proteinLoss functionGeneticsNegative controlChemistryReceptorMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chemical probes are selective modulators that are used in cell assays to link a phenotype to a gene and have become indispensable tools to explore gene function and discover therapeutic targets. While binding to off-targets can be acceptable or beneficial for drugs, it is a confounding factor for chemical probes, as the observed phenotype may be driven by inhibition of an unknown off-target instead of the targeted protein. A negative control – a close chemical analog of the chemical probe that is inactive against the intended target – is typically used to verify that the phenotype is indeed driven by targeted protein. Here, we compare the selectivity profiles of four unrelated chemical probes and their respective negative controls and find that the control is sometimes inactive against up to 80% of known off-targets, suggesting that a lost phenotype upon treatment with the negative control may be driven by loss of inhibition of the off-target. To extend this analysis, we inspect the crystal structures of 90 pairs of unrelated proteins, where both proteins within each pair is in complex with the same drug-like ligand, and estimate that in 50% of cases, methylation (a simple chemical modification often used to generate negative controls) of the ligand at a position that will preclude binding to one protein (intended target) will also preclude binding to the other (off-target). These results uncover a risk associated with the use of negative controls to confirm gene-phenotype associations. We propose that a best practice should rather be to verify that two chemically unrelated chemical probes targeting the same protein lead to the same phenotype. Abstract Figure

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetClick Chemistry and ApplicationsTravaux en français237 207