Determining site occupancy of acetaminophen covalent binding to target proteins in vitro
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acetaminophen (APAP)‐related toxicity is caused by the formation of N ‐acetyl p ‐benzoquinone imine (NAPQI), a reactive metabolite able to covalently bind to protein thiols. A targeted liquid chromatography‐tandem mass spectrometry (LC‐MS/MS) method, using multiple reaction monitoring (MRM), was developed to measure APAP binding on selected target proteins, including glutathione S ‐transferases (GSTs). In vitro incubations with CYP3A4 were performed to form APAP in the presence of different proteins, including four purified GST isozymes. A custom alkylation agent was used to prepare heavy labeled modified protein containing a structural isomer of APAP on all cysteine residues for isotope dilution. APAP incubations were spiked with heavy labeled protein, digested with either trypsin or pepsin, followed by peptide fractionation by HPLC prior to LC‐MRM analysis. Relative site occupancy on the protein‐level was used for comparing levels of modification of different sites in target proteins, after validation of protein and peptide‐level relative quantitation using human serum albumin as a model system. In total, seven modification sites were quantified, namely Cys115 and 174 in GSTM2, Cys15, 48 and 170 in GSTP1, and Cys50 in human MGST1 and rat MGST1. In addition, APAP site occupancies of three proteins from liver microsomes were also quantified by using heavily labeled microsomes spiked into APAP microsomal incubations. A novel approach employing an isotope‐labeled alkylation reagent was used to determine site occupancies on multiple protein thiols.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».