A robust fluorogenic substrate for chikungunya virus protease ( <scp>nsP2</scp> ) activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chikungunya virus (CHIKV) is an emerging pathogen with pandemic potential. CHIKV infection in humans is transmitted by mosquitoes and induces common symptoms of high fever, arthralgia and myalgia. Because no specific antiviral drugs for treatment of CHIKV infection are available, drug development remains a central goal. The chikungunya virus protease from nsP2 (CHIKVP) has emerged as a key drug target due to its indispensable role in viral replication via cleavage of the viral polyprotein. To date, effective tools for screening for CHIKVP inhibitors that reflect the most critical polyprotein cleavage sites have been lacking, hampering drug‐development efforts. We found that the recognition ability of CHIKVP is sensitive to the length of peptide substrates. In this study, we report a robust fluorogenic substrate comprising a 15‐mer peptide derived from the nsP3/4 junction from the CHIKV polyprotein. This peptide is flanked by an ACC‐Lys(dnp) donor–quencher pair. Our new substrate acc‐CHIK 15 ‐dnp shows a 30‐fold improved signal‐to‐noise ratio as compared to the previously reported edab 8 substrate, which is also based on the nsP3/4 junction. We found acc‐CHIK 15 ‐dnp is recognized only by CHIKVP but not by other alphavirus proteases. This is surprising due to the high level of sequence conservation in the alpha virus polyprotein junctions and indicates that the P‐side residues are more important than the P′‐side sequence for effective CHIKVP cleavage. The robust signal‐to‐noise ratio obtained using acc‐CHIK 15 ‐dnp derived from the nsP3/4 cleavage site enabled much improved small molecule HTS on CHIKV relative to other fluorogenic reporters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».