A High-Throughput Radioactivity-Based Assay for Screening SARS-CoV-2 nsp10-nsp16 Complex
Notice bibliographique
Résumé
Frequent outbreaks of novel coronaviruses (CoVs), highlighted by the current severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) pandemic, necessitate the development of therapeutics that could be easily and effectively administered worldwide. The conserved mRNA-capping process enables CoVs to evade their host immune system and is a target for antiviral development. Nonstructural protein (nsp) 16 in complex with nsp10 catalyzes the final step of coronaviral mRNA capping through its 2′- O -methylation activity. Like other methyltransferases, the SARS-CoV-2 nsp10-nsp16 complex is druggable. However, the availability of an optimized assay for high-throughput screening (HTS) is an unmet need. Here, we report the development of a radioactivity-based assay for the methyltransferase activity of the nsp10-nsp16 complex in a 384-well format, kinetic characterization, and optimization of the assay for HTS (Z′ factor=0.83). Considering the high conservation of nsp16 across known CoV species, the potential inhibitors targeting the SARS-CoV-2 nsp10-nsp16 complex may also be effective against other emerging pathogenic CoVs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».