Bioactivity-Based Molecular Networking for the Discovery of Drug Leads in Natural Product Bioassay-Guided Fractionation

生物测定 药物发现 天然产物 分馏 生物活性 计算生物学 化学分馏 生物 组合化学 化学 色谱法 生物化学 体外 遗传学
作者
Louis‐Félix Nothias,Mélissa Nothias-Esposito,Ricardo Silva,Mingxun Wang,Ivan Protsyuk,Zheng Zhang,Abi Sarvepalli,Pieter Leyssen,David Touboul,Jean Costa,Julien Paolini,Theodore Alexandrov,Marc Litaudon,Pieter C. Dorrestein
出处
期刊:Journal of Natural Products [American Chemical Society]
卷期号:81 (4): 758-767 被引量:305
标识
DOI:10.1021/acs.jnatprod.7b00737
摘要

It is a common problem in natural product therapeutic lead discovery programs that despite good bioassay results in the initial extract, the active compound(s) may not be isolated during subsequent bioassay-guided purification. Herein, we present the concept of bioactive molecular networking to find candidate active molecules directly from fractionated bioactive extracts. By employing tandem mass spectrometry, it is possible to accelerate the dereplication of molecules using molecular networking prior to subsequent isolation of the compounds, and it is also possible to expose potentially bioactive molecules using bioactivity score prediction. Indeed, bioactivity score prediction can be calculated with the relative abundance of a molecule in fractions and the bioactivity level of each fraction. For that reason, we have developed a bioinformatic workflow able to map bioactivity score in molecular networks and applied it for discovery of antiviral compounds from a previously investigated extract of Euphorbia dendroides where the bioactive candidate molecules were not discovered following a classical bioassay-guided fractionation procedure. It can be expected that this approach will be implemented as a systematic strategy, not only in current and future bioactive lead discovery from natural extract collections but also for the reinvestigation of the untapped reservoir of bioactive analogues in previous bioassay-guided fractionation efforts.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
夏爽2023发布了新的文献求助40
1秒前
Soya_FERRUM发布了新的文献求助10
1秒前
撒大苏打完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
科研通AI5应助重要的绯采纳,获得10
7秒前
雪霁完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI5应助明理的以亦采纳,获得30
8秒前
BUDD完成签到,获得积分10
9秒前
仁爱柠檬完成签到,获得积分10
10秒前
12秒前
科研通AI5应助研友_LpvQlZ采纳,获得10
15秒前
夏爽2023完成签到,获得积分10
16秒前
拾寒完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
20秒前
默默的尔丝完成签到,获得积分10
20秒前
XHS关闭了XHS文献求助
21秒前
22秒前
勤恳的心情完成签到,获得积分10
25秒前
深情安青应助103921wjk采纳,获得10
25秒前
木子木关注了科研通微信公众号
26秒前
Soya_FERRUM完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
28秒前
姜太公发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
欢呼忆丹发布了新的文献求助10
29秒前
32秒前
32秒前
啦啦啦发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
35秒前
韩维发布了新的文献求助10
35秒前
科研通AI5应助秋子采纳,获得10
36秒前
欢呼忆丹完成签到,获得积分10
36秒前
傻傻的苠完成签到,获得积分20
37秒前
38秒前
38秒前
GGBoy完成签到,获得积分10
39秒前
39秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Encyclopedia of Geology (2nd Edition) 2000
Maneuvering of a Damaged Navy Combatant 650
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
Mixing the elements of mass customisation 300
the MD Anderson Surgical Oncology Manual, Seventh Edition 300
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3780330
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3325604
关于积分的说明 10223724
捐赠科研通 3040799
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1669004
邀请新用户注册赠送积分活动 798962
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758648