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Enregistrement W4323569344 · doi:10.1038/s41598-023-29915-z

A screen for MeCP2-TBL1 interaction inhibitors using a luminescence-based assay

2023· article· en· W4323569344 sur OpenAlexafffund
Beatrice Alexander-Howden, Li Zhang, Almer M. van der Sloot, Sylvain Tollis, Daniel J. St‐Cyr, Frank Sicheri, Adrian Bird, Mike Tyers, Matthew J. Lyst

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensSinai Health SystemSickKids FoundationUniversity of TorontoMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversité de MontréalHospital for Sick ChildrenInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchRett Syndrome Research TrustSimons Initiative for the Developing BrainSimons Foundation Autism Research InitiativeWellcome TrustWellcome
Mots-clésLuminescenceLuminescent MeasurementsComputer scienceComputational biologyChemistryBiologyOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the molecular pathology of neurodevelopmental disorders should aid the development of therapies for these conditions. In MeCP2 duplication syndrome (MDS)-a severe autism spectrum disorder-neuronal dysfunction is caused by increased levels of MeCP2. MeCP2 is a nuclear protein that binds to methylated DNA and recruits the nuclear co-repressor (NCoR) complex to chromatin via an interaction with the WD repeat-containing proteins TBL1 and TBLR1. The peptide motif in MeCP2 that binds to TBL1/TBLR1 is essential for the toxicity of excess MeCP2 in animal models of MDS, suggesting that small molecules capable of disrupting this interaction might be useful therapeutically. To facilitate the search for such compounds, we devised a simple and scalable NanoLuc luciferase complementation assay for measuring the interaction of MeCP2 with TBL1/TBLR1. The assay allowed excellent separation between positive and negative controls, and had low signal variance (Z-factor = 0.85). We interrogated compound libraries using this assay in combination with a counter-screen based on luciferase complementation by the two subunits of protein kinase A (PKA). Using this dual screening approach, we identified candidate inhibitors of the interaction between MeCP2 and TBL1/TBLR1. This work demonstrates the feasibility of future screens of large compound collections, which we anticipate will enable the development of small molecule therapeutics to ameliorate MDS.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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