Improved SARS-CoV-2 main protease high-throughput screening assay using a 5-carboxyfluorescein substrate
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) as a global threat to human health has highlighted the need for the development of novel therapies targeting current and emerging coronaviruses with pandemic potential. The coronavirus main protease (M pro , also called 3CL pro ) is a validated drug target against coronaviruses and has been heavily studied since the emergence of SARS-CoV-2 in late 2019. Here, we report the biophysical and enzymatic characterization of native M pro , then characterize the steady-state kinetics of several commonly used FRET substrates, fluorogenic substrates, and six of the 11 reported SARS-CoV-2 polyprotein cleavage sequences. We then assessed the suitability of these substrates for high-throughput screening. Guided by our assessment of these substrates, we developed an improved 5-carboxyfluorescein-based FRET substrate, which is better suited for high-throughput screening and is less susceptible to interference and false positives than existing substrates. This study provides a useful framework for the design of coronavirus M pro enzyme assays to facilitate the discovery and development of therapies targeting M pro .
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».