Genetically Encoded Fragment-Based Discovery from Phage-Displayed Macrocyclic Libraries with Genetically Encoded Unnatural Pharmacophores
Notice bibliographique
Résumé
Genetically encoded macrocyclic peptide libraries with unnatural pharmacophores are valuable sources for the discovery of ligands for many targets of interest. Traditionally, generation of such libraries employs “early stage” incorporation of unnatural building blocks into the chemically or translationally produced macrocycles. Here, we describe a divergent late-stage approach to such libraries starting from readily available starting material: genetically encoded libraries of peptides. A diketone linchpin 1,5-dichloropentane-2,4-dione converts peptide libraries displayed on phage to 1,3-diketone bearing macrocyclic peptides (DKMP): shelf-stable precursors for Knorr pyrazole synthesis. Ligation of diverse hydrazine derivatives onto DKMP libraries displayed on phage that carries silent DNA-barcodes yields macrocyclic libraries in which the amino acid sequence and the pharmacophore are encoded by DNA. Selection of this library against carbonic anhydrase enriched macrocycles with benzenesulfonamide pharmacophore and nanomolar K d . The methodology described in this manuscript can graft diverse pharmacophores into many existing genetically encoded phage libraries and significantly increase the value of such libraries in molecular discoveries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».