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Enregistrement W4386453144 · doi:10.1073/pnas.2305494120

Cryo-EM structure determination of small therapeutic protein targets at 3 Å-resolution using a rigid imaging scaffold

2023· article· en· W4386453144 sur OpenAlexafffund
Roger Castells‐Graells, Kyle Meador, Mark A. Arbing, M.R. Sawaya, Morgan Gee, Duilio Cascio, Emma S. Gleave, J.E. Debreczeni, J. Breed, Karoline Leopold, Ankoor Patel, Dushyant Jahagirdar, Bronwyn Lyons, Sriram Subramaniam, Chris Phillips, Todd O. Yeates

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Electron Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesAstraZenecaOffice of ScienceUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of HealthUniversity of British ColumbiaU.S. Department of Energy
Mots-clésScaffold proteinDrug discoveryKRASScaffoldSmall moleculeComputational biologyHigh resolutionBiophysicsMutantStructural biologyProtein structureChemistryPlasma protein bindingMutationNanotechnologyBiologyMaterials scienceBiochemistrySignal transductionComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryoelectron microscopy (Cryo-EM) has enabled structural determination of proteins larger than about 50 kDa, including many intractable by any other method, but it has largely failed for smaller proteins. Here, we obtain structures of small proteins by binding them to a rigid molecular scaffold based on a designed protein cage, revealing atomic details at resolutions reaching 2.9 Å. We apply this system to the key cancer signaling protein KRAS (19 kDa in size), obtaining four structures of oncogenic mutational variants by cryo-EM. Importantly, a structure for the key G12C mutant bound to an inhibitor drug (AMG510) reveals significant conformational differences compared to prior data in the crystalline state. The findings highlight the promise of cryo-EM scaffolds for advancing the design of drug molecules against small therapeutic protein targets in cancer and other human diseases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,311 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations49
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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