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Enregistrement W4396834423 · doi:10.1021/acs.biochem.4c00044

Development of Peptide Displacement Assays to Screen for Antagonists of DDB1 Interactions

2024· article· en· W4396834423 sur OpenAlexafffund
Darren Yong, Shabbir Ahmad, Mark Mabanglo, Levon Halabelian, Matthieu Schapira, Suzanne Ackloo, Sumera Perveen, Pegah Ghiabi, Masoud Vedadi

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensStructural Genomics ConsortiumOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésDDB1PeptideUbiquitinChemistryDNA-binding proteinProteasomeBiochemistryUbiquitin ligaseCell biologyBiologyMolecular biologyTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The DNA damage binding protein 1 (DDB1) is an essential component of protein complexes involved in DNA damage repair and the ubiquitin-proteasome system (UPS) for protein degradation. As an adaptor protein specific to Cullin-RING E3 ligases, DDB1 binds different receptors that poise protein substrates for ubiquitination and subsequent degradation by the 26S proteasome. Examples of DDB1-binding protein receptors are Cereblon (CRBN) and the WD-repeat containing D DB1- and C UL4- a ssociated f actors (DCAFs). Cognate substrates of CRBN and DCAFs are involved in cancer-related cellular processes or are mimicked by viruses to reprogram E3 ligases for the ubiquitination of antiviral host factors. Thus, disrupting interactions of DDB1 with receptor proteins might be an effective strategy for anticancer and antiviral drug discovery. Here, we developed fluorescence polarization (FP)-based peptide displacement assays that utilize full-length DDB1 and fluorescein isothiocyanate (FITC)-labeled peptide probes derived from the specific binding motifs of DDB1 interactors. A general FP-based assay condition applicable to diverse peptide probes was determined and optimized. Mutagenesis and biophysical analyses were then employed to identify the most suitable peptide probe. The FITC-DCAF15 L49A peptide binds DDB1 with a dissociation constant of 68 nM and can be displaced competitively by unlabeled peptides at sub-μM to low nM concentrations. These peptide displacement assays can be used to screen small molecule libraries to identify novel modulators that could specifically antagonize DDB1 interactions toward development of antiviral and cancer therapeutics.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 recherche0,0010,002
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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