MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4298894219 · doi:10.17615/x53z-fd51

Discovery of a Selective, Substrate-Competitive Inhibitor of the Lysine Methyltransferase SETD8

2020· article· en· W4298894219 sur OpenAlexfundno aff
Peter J. Brown, Jian Jin, Rachel M. Bleich, Anqi Ma, Fengling Li, Stephen V. Frye

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthMinistero dello Sviluppo EconomicoWellcome TrustEli Lilly CanadaGlaxoSmithKlinePfizerEli Lilly and CompanyOntario Ministry of Economic Development and InnovationV Foundation for Cancer Research
Mots-clésMethyltransferaseLysineSubstrate (aquarium)ChemistryBiochemistryBiologyMethylationDNAAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lysine methyltransferase SETD8 is the only known methyltransferase that catalyzes monomethylation of histone H4 lysine 20 (H4K20). Monomethylation of H4K20 has been implicated in regulating diverse biological processes including the DNA damage response. In addition to H4K20, SETD8 monomethylates non-histone substrates including proliferating cell nuclear antigen (PCNA) and promotes carcinogenesis by deregulating PCNA expression. However, selective inhibitors of SETD8 are scarce. The only known selective inhibitor of SETD8 to date is nahuoic acid A, a marine natural product, which is competitive with the cofactor. Here, we report the discovery of the first substrate-competitive inhibitor of SETD8, UNC0379 (1). This small-molecule inhibitor is active in multiple biochemical assays. Its affinity to SETD8 was confirmed by ITC (isothermal titration calorimetry) and SPR (surface plasmon resonance) studies. Importantly, compound 1 is selective for SETD8 over 15 other methyltransferases. We also describe structure–activity relationships (SAR) of this series.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUNC LibrariesMême sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207