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J-GLOBAL ID:202202270169900927   整理番号:22A0647947

薬物標的蛋白質の包括的スクリーニングのための深層学習と結合した析出物支持熱プロテオームプロファイリング【JST・京大機械翻訳】

Precipitate-Supported Thermal Proteome Profiling Coupled with Deep Learning for Comprehensive Screening of Drug Target Proteins
著者 (11件):
資料名:
巻: 17  号:ページ: 252-262  発行年: 2022年 
JST資料番号: W5037A  ISSN: 1554-8937  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)
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熱プロテオームプロファイリング(TPP)は,薬物標的デコンボリューションのための一般的な修飾フリーアプローチとして作用するが,いくつかの重要な問題は,まだスクリーニング感度を制限する。優勢なTPPワークフローにおいて,可溶性画分のみが熱処理後に分析されるが,薬物誘導安定性シフトの豊富な情報を含む沈殿画分が廃棄される。データ処理に用いるS字状融解曲線フィッティング戦略は,複数の遷移を有するヒトプロテオームの一部に対する識別に悩まされる。本研究では,プロテオームレベルでの蛋白質-薬物相互作用の不偏および包括的分析のための沈殿担持TPP(PSTPP)アッセイを提示した。PSTPPにおいて,有意な沈殿が観察されるこれらの温度だけを蛋白質変性を誘発するために適用し,上清画分と沈殿画分の両方に含まれる相補的情報を用いてスクリーニング特異性と感度を改善した。さらに,深層学習に基づく新しい画像認識アルゴリズムを開発し,S字曲線フィッティング戦略に存在する問題を回避する標的蛋白質を認識した。PSTPPアッセイを,メトトレキサート,raltitrexed,およびSNS-032の既知の標的を良い性能で同定することによって検証した。プロミスクシブキナーゼ阻害剤,スタウロスポリンを用いて,K562細胞溶解物において83%までの特異性を有する99キナーゼ標的を描写し,これは既存の熱シフト法よりも有意な改善を示した。さらに,PSTPP戦略を適用してラパマイシンの結合標的を分析し,よく知られた標的であるFKBP1Aを同定し,いくつかの他の潜在的標的を明らかにした。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
蛋白質・ペプチド一般  ,  酵素一般 

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