Discovery of hit compounds for methyl-lysine reader proteins from a target class DNA-encoded library
Notice bibliographique
Résumé
Methyl-lysine (Kme) reader domains are prevalent in chromatin regulatory proteins which bind post-translational modification sites to recruit repressive and activating factors; therefore, these proteins play crucial roles in cellular signaling and epigenetic regulation. Proteins that contain Kme domains are implicated in various diseases, including cancer, making them attractive therapeutic targets for drug and chemical probe discovery. Herein, we report on expanding the utility of a previously reported, Kme-focused DNA-encoded library (DEL), UNCDEL003, as a screening tool for hit discovery through the specific targeting of Kme reader proteins. As an efficient method for library generation, focused DELs are designed based on structural and functional features of a specific class of proteins with the intent of novel hit discovery. To broadly assess the applicability of our library, UNCDEL003 was screened against five diverse Kme reader protein domains (53BP1 TTD, KDM7B JmjC-PHD, CDYL2 CD, CBX2 CD, and LEDGF PWWP) with varying structures and functions. From these screening efforts, we identified hit compounds which contain unique chemical scaffolds distinct from previously reported ligands. The selected hit compounds were synthesized off-DNA and confirmed using primary and secondary assays and assessed for binding selectivity. Hit compounds from these efforts can serve as starting points for additional development and optimization into chemical probes to aid in further understanding the functionality of these therapeutically relevant 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».