The Promise and Peril of Chemical Probe Negative Controls
Notice bibliographique
Résumé
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. Chemical probe off-targets are a confounding factor 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 the targeted protein. Here, we compare the selectivity profiles of four unrelated chemical probes and their respective negative controls. We find that controls that chemically deviate from the probe by a single heavy atom can be inactive against up to 80% of known off-targets if the chemical modification has a charge-neutralizing effect. In such cases, a loss in phenotype upon treatment with the negative control may be driven by loss of inhibition of an off-target. To expand 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. We computationally estimate that in 50% of cases, methylation of the ligand (a simple chemical modification often used to generate negative controls) at a position that will preclude binding to one protein (the intended target) will also preclude binding to the other (the off-target). These results emphasize the need to select negative controls with care and profile both chemical probes and negative controls against diverse protein arrays to verify that off-targets of probes are also hit by negative controls. When available, a best practice should be to verify that two unrelated chemical probes targeting the same protein elicit the same phenotype.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».