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Enregistrement W4412846640 · doi:10.1101/2025.07.29.667383

Click. Screen. Degrade. A Miniaturized D2B Workflow for rapid PROTAC Discovery

2025· preprint· en· W4412846640 sur OpenAlexfundno aff
M. Mitrovic, Francesco Greco, Yiliam Cruz Garcia, Aleksandar Lučić, Lasse Hoffmann, Rohit Chander, Julia Schoenfeld, Nick Liebisch, Martin P. Schwalm, Markus Egner, Max Lewandowski, Daniel Merk, Viktoria Morasch, Elmar Wolf, Susanne Müller, Thomas Hanke, Ewgenij Proschak, Kerstin Hiesinger, Stefan Knapp

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGenentechDeutsche KrebshilfeDeutschen Konsortium für Translationale KrebsforschungOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsStructural Genomics ConsortiumMerck KGaAOntario GenomicsGenome CanadaMcGill UniversityBayerPfizerDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutsches KrebsforschungszentrumBristol-Myers Squibb
Mots-clésWorkflowComputer scienceComputational biologyDatabaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Targeted protein degradation is one of the fastest developing fields in medicinal chemistry and chemical biology. Despite significant development in assay technologies and inhibitor discovery, the development of PROTACs remains a challenging endeavor since rational design approaches remain widely elusive. Our workflow eliminates the rate-limiting step of classic synthesis, namely compound purification, and pairs it with high-throughput, semi-automated plate-based synthesis, and direct cellular assay evaluation. We applied this direct-to-biology approach to four diverse targets demonstrating the general applicability of this technology. PROTAC synthesis was realized by using the highly efficient copper-catalyzed azide-alkyne cycloaddition reaction. This simplified reaction setup allowed synthesis in the nanomole scale with reaction volumes as low as 5 μL. This high throughput approach enables the synthesis and testing of hundreds of PROTACs within a few days, allowing for a comprehensive assessment of target degradability and the identification of the most suitable E3 ligase for degrader development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,053

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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