BromoCatch: a self-labelling tag platform for protein analysis and live cell imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Visualizing and manipulating proteins in live cells is crucial for studying complex biological processes. Self-labelling protein (SLP) tags such as HaloTag and SNAP-tag can be fused to genes of interest to allow protein labelling in cells. Limitations including size of the tag and suboptimal fitness of reactivity motivate development of improved tools to enable rapid, specific and stable protein labelling. We present BromoCatch, a novel SLP platform based on a small ∼13 kDa bromodomain (BD) engineered with a nucleophilic cysteine for covalent ligand engagement. A structure-based designed library of 16 “bumped” binders bearing diverse electrophilic warheads was screened against two different cysteine mutants using differential scanning fluorimetry and intact protein mass spectrometry to monitor covalent complex formation. The para-acrylamide bumped derivative MR116 and the Brd4-BD2 double mutant L387A,E438C formed the most potent and stable adduct, and its binding mode through covalent modification was confirmed by an X-ray cocrystal structure solved to 1.3 Å of resolution. BromoCatch exhibited potent and irreversible target engagement in cells through nanoBRET and residence time assays. Practicality and scope are further demonstrated through the design and proof-of-concept application of a biotinylated conjugate, PROTAC tag degraders, and fluorescent probes of both full-on and switch-on types for ex-cellulo and live-cell imaging. Together, we qualify BromoCatch as a novel, versatile and efficient protein labelling tool and technology platform. Its advantageous design features and kinetic fitness, and its modular design enabling diverse functionalities, are anticipated to usher a range of future applications and witness broad utility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».