Installation of cysteine-derived methyllysine mimics on phage-dis- played peptide libraries: optimization of reaction conditions for conversion and phage viability
Notice bibliographique
Résumé
We report a synthetic methodology for the installation of methyllysine mimics on cysteine-containing peptides and bacteriophage peptide libraries. Strategies that allow for diversity and high throughput screening of PTM-containing peptides are critical for successfully targeting the many methyllysine reader proteins that are misregulated in cancer and disease. We have de- veloped conditions for alkylation of cysteine containing peptides with (2-haloethyl) amines, providing products that closely mimic methyllysine residues. Extensive optimization on C7C peptide phage constructs allowed for the successful installation of Kme3 mimics in 60–70% yields to create post-translational ε-Lys-N-methylated peptide phage libraries. Optimized reaction conditions between 2-bromo-N,N,N-trimethylethaninium bromide and commercially available PhD C7C library produce >2 × 1011 phage parti- cles and libraries of ~2 × 108 diversity in which each peptide sequence contains the Kme3 mimic. This process adds a new fragment into readily available genetically encoded libraries and opens new avenues for high throughput screening that may give rise to new ligands for a variety of methyllysine reader proteins.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».