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J-GLOBAL ID：201902271115515110   整理番号：19A1814824

コンビナトリアルライブラリー試料採取のPoisson統計はスクリーニングの偽発見率を予測する【JST・京大機械翻訳】

Poisson Statistics of Combinatorial Library Sampling Predict False Discovery Rates of Screening

著者 (3件)： MacConnell Andrew B. (Department of Chemistry, The Scripps Research Institute) ,  MacConnell Andrew B. (Doctoral Program in Chemical and Biological Sciences, The Scripps Research Institute) ,  Paegel Brian M. (Department of Chemistry, The Scripps Research Institute)
資料名： ACS Combinatorial Science  (ACS Combinatorial Science)
巻： 19  号： 8  ページ： 524-532  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1756A  ISSN： 2156-8952  CODEN： ACSCCC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： DNAコード化1-ビーズ-1-化合物組合せライブラリーのマイクロ流体液滴ベーススクリーニングは小型化され,潜在的に広く分布可能な小分子発見へのアプローチである。これらのスクリーンにおいて,マイクロ流体回路は活性アッセイ試薬の液滴にライブラリービーズを分布させ,ビーズから化合物を光化学的に切断し,その後のDNA配列に基づくヒット化合物構造解明のためのアッセイ結果に基づいて液滴を培養し,分類する。パイロット実験研究は,Poisson統計がそのようなスクリーンのほとんどすべての側面を記述し,システム挙動を理解するためのシミュレーションの開発を促進することを明らかにした。モンテカルロスクリーニングシミュレーションデータにより,平均ライブラリーサンプリング(ε),平均液滴占有率,またはライブラリーヒット率の増加はすべて偽発見率(FDR)を増加させることを示した。k>1ビーズ(複製kクラス)上のヒットとして同定された化合物は,以前の知見と一致して,シングルトン(k=1)よりもはるかに高い可能性があった。ここでは,信頼性のための方程式を導出することにより,この観測を説明した。これは,k依存バイアスが克服しなければならない閾値を設定する,ライブラリーサンプリングバイアス項(kの指数関数)とサンプリング飽和項(εの指数関数)の積に帰着する。この方程式は,各ヒット構造のFDRがそのkクラスに基づいている理由を定量的に記述し,さらに複数のライブラリービーズを用いて液滴を意図的に普及させる可能性を予測し,機能のためのミクロ混合物を分析し,統計的デコンボリューションにより活性メンバーを同定した。Copyright 2019 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  ミクロ混合 ,  粒状材 ,  液滴 ,  *スクリーニング ,  占有率 ,  小分子 ,  バイアス ,  DNA【核酸】 ,  デコンボリューション ,  シミュレーション ,  スクリーン
準シソーラス用語： ヒット率 ,  マイクロ流体 ,  *化合物ライブラリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Poisson統計 ,  1ビーズ1化合物 ,  コンビナトリアルライブラリー ,  モンテカルロスクリーニング ,  偽発見率

分類 (1件)： ペプチド  (CF10080G)

タイトルに関連する用語 (6件)： コンビナトリアルライブラリー ,  試料採取 ,  統計 ,  スクリーニング ,  発見率 ,  予測