Setting molecular traps in yeast for identification of anticancer drug targets
Notice bibliographique
Résumé
Almost 25 y have passed since Lee Hartwell et al. (1) proposed that systematic efforts to map genetic interactions in model systems promised to accelerate identification of new anticancer drug targets that exploit the unique molecular context of tumor cells. Synthetic lethal interactions, in which mutation of a gene causes cell death only when combined with mutation in another gene, are particularly relevant to cancer cells, given their many known genetic alterations (2). The promise of this concept has since been realized in the clinic: In fact, the synthetic lethality between poly(ADP ribose) polymerase (PARP) inhibition and recombination gene deficiency (e.g., BRCA1 or BRCA2 ) has become a paradigm for personalized oncology (3) (Fig. 1 A ). Part of the effect of small-molecule PARP inhibitors is attributed to their ability to block the enzymatic activity of PARP while leaving DNA binding by PARP intact. The resulting “trapped” PARP–PARP inhibitor–DNA complex contributes to the antitumor activity of PARP inhibitors and so is thought to be a desirable property, although there are indications that trapping might also limit tolerability of PARP-inhibiting drugs (4). Nonetheless, small molecules capable of trapping their target on DNA are coveted due to the prospect of increased potency. Fig. 1. ( A ) PARP inhibitors can bind to and trap PARP on DNA, interrupting the normal PARP catalytic cycle. PARP inhibition and trapping is synthetic lethal with deficiencies in homologous recombination DNA repair genes. ( B ) Hamza et al. express an allele of human FEN1 that encodes a putative trapping version of FEN1, in the presence of the normal FEN1 gene. Systematic genetic interaction screening results in a genetic interaction profile for the trapping allele of FEN1 . ( C ) Genetic interaction screening of small molecule inhibitors of FEN1 could present two possibilities. If the small molecule traps FEN1 on DNA, then the genetic interaction profile should … [↵][1]1To whom correspondence may be addressed. Email: grant.brown{at}utoronto.ca or brenda.andrews{at}utoronto.ca. [1]: #xref-corresp-1-1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 ».