MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.bbrc.2019.01.014

Медицинская библиотека · Biochemical and biophysical research communications · 2019

Identification of novel Kv1.3 targeting venom peptides by a single round of autocrine-based selection.

Liu Yaohui, Zhang Jiashuo, Wang Ruikun, Wu Yaxing, Wang Wei, Xin Xiu, Du Mingjuan, Cao Youjia, Zhang Hongkai

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Venom peptides are an excellent source of pharmacologically active molecules for ion channels that have been considered as promising drug targets. However, mining venoms that interact with ion channel remains challenging. Previously an autocrine based high throughput selection system was developed to screen venom peptide library but the method includes repetitious selection rounds that may cause loss of valuable hits. To simplify the selection process, next generation sequencing was employed to directly identify the positive hits after a single round of selection. The advantage of the improved system was demonstrated by the discovery of 3 novel Kv1.3 targeting venom peptides among which Kappa-thalatoxin-Tas2a is a potent Kv1.3 antagonist. Therefore, this simplified method is efficient to identify novel venom peptides that target ion channels.

Для цитирования: Liu Yaohui, Zhang Jiashuo, Wang Ruikun, Wu Yaxing, Wang Wei, Xin Xiu, Du Mingjuan, Cao Youjia, Zhang Hongkai. Identification of novel Kv1.3 targeting venom peptides by a single round of autocrine-based selection.. Biochemical and biophysical research communications. 2019. DOI: 10.1016/j.bbrc.2019.01.014.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.