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Enregistrement W4405649005 · doi:10.1021/jacs.4c13561

Late-Stage Reshaping of Phage-Displayed Libraries to Macrocyclic and Bicyclic Landscapes using a Multipurpose Linchpin

2024· article· en· W4405649005 sur OpenAlexafffund
Kejia Yan, Mark Miskolzie, Fernando Bañales Mejia, Chuanhao Peng, Arunika I. Ekanayake, Alexey Atrazhev, Jessica Cao, Dustin J. Maly, Ratmir Derda

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensDiscovery CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésChemistryBicyclic moleculeChemical spaceAmino acidRibosomePhage displayYeastComputational biologyCombinatorial chemistryPeptide libraryYield (engineering)StereochemistryBiochemistryDrug discoveryRNAGenePeptide sequencePeptideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetically encoded libraries (GEL) are increasingly being used for the discovery of ligands for “undruggable” targets that cannot be addressed with small molecules. Foundational GEL platforms like phage-, yeast-, ribosome-, and mRNA-display have enabled the display of libraries composed of 20 natural amino acids (20AA). Unnatural amino acids (UAA) and chemical post-translational modification (cPTM) expanded GEL beyond the 20AA space to yield unnatural linear, cyclic, and bicyclic peptides. The standard operating procedure incorporates UAA and cPTM into a “naive” library with 10 8 –10 12 compounds and uses a chemically upgraded library in multiple rounds of selection to discover target-binding hits. However, such an approach uses zero knowledge of natural peptide-receptor interactions that might have been discovered in selections performed with 20AA libraries. There is currently no consensus regarding whether “zero-knowledge” naive libraries or libraries with pre-existing knowledge can offer a more effective path to discovery of molecular interactions. In this manuscript, we evaluated the feasibility of discovery of macrocyclic and bicyclic peptides from “nonzero-knowledge” libraries. We approach this problem by late-stage chemical reshaping of a preselected phage-displayed landscape of 20AA binders to NS3aH1 protease. The reshaping is performed using a novel multifunctional C 2 -symmetric linchpin, 3,5-bis(bromomethyl)benzaldehyde (termed KYL), that combines two electrophiles that react with thiols and an aldehyde group that reacts with N-terminal amine. KYL diversified phage-displayed peptides into bicyclic architectures and delineated 2 distinct sequence populations: (i) peptides with the HXDMT motif that retained binding upon bicyclization and (ii) peptides without the HXDMT motif that lost binding once chemically modified. The same HXDMT family can be found in traditional selections starting from the naive KYL-modified library. Our report provides a case study for discovering advanced, chemically upgraded macrocycles and bicycles from libraries with pre-existing knowledge. The results imply that other selection campaigns completed in 20AA space, potentially, can serve for late-stage reshaping and as a starting point for the discovery of advanced peptide-derived ligands.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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