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Als ein entscheidender Regulator des Arzneimittelstoffwechsel und Entzündung, Pregnane X-Rezeptor (PXR), spielt eine wichtige Rolle in der Pathophysiologie Krankheit Verknüpfung Stoffwechsel und Entzündungen (z. B. Fettleber) 1,2. Es hat viele Fortschritte bei der Identifizierung von Liganden für PXR-Agonisten, jedoch gibt es begrenzte Beschreibungen arzneimittelähnlichen Antagonisten und ihre Bindungsstellen auf PXR 3,4,5. Ein kritisches Hindernis war die Unfähigkeit, effizient reinigen Protein voller Länge für Strukturuntersuchungen mit Antagonisten obwohl PXR wurde 1998 kloniert und charakterisiert. Unser Labor entwickelt einen neuartigen Hochdurchsatz-Hefe-basierten Zwei-Hybrid-, ein Antagonist, Ketoconazol definieren, Bindungsreste auf PXR 6. Unsere Methode umfasst das Erstellen Mutations Bibliotheken, die die Wirkung der einzelnen Mutationen auf die AF-2 Oberfläche des PXR erwartet, dass mit Ketoconazol interagieren zu retten wäre. Rettung oder "Gain-of-function" second Mutationen vorgenommen, so daß Rückschlüsse auf die genetische Interaktion von Ketoconazol und der Oberflächenrest (e) auf PXR realisierbar werden. So entwickelten wir einen hohen Durchsatz Hefe-Zwei-Hybrid-Bildschirm des PXR Mutanten die Interaktion mit seinen Co-Aktivator, SRC-1. Mit diesem Ansatz, bei dem die Hefe wurde modifiziert, um die Untersuchung des Antimykotikums, Ketoconazol aufnehmen, könnten wir bestimmte Mutationen auf PXR in Klonen nicht auf Ketoconazol binden angereichert demonstrieren. Durch die umgekehrte Logik schließen wir, dass die Original-Reste sind direkte Interaktion Reste mit Ketoconazol. Dieser Test stellt eine neuartige, gefügig genetischen Test zum Screening auf-Antagonist-Bindungsstellen auf Kernrezeptor-Oberflächen. Dieser Assay kann zu jedem Medikament unabhängig von seiner zytotoxischen Potential, Hefe sowie zur zellulären Protein (e), die unter Verwendung von Standardstrukturbiologie oder Proteom-basierte Verfahren nicht untersucht werden können, angewendet werden. Mögliche Fallstricke beinhalten Interpretation der Daten (komplementäre Methoden sinnvoll), Zuverlässigkeitrung auf einzelne Y2H Verfahren, Know-how im Umgang mit Hefe-oder Durchführen Hefe-Zwei-Hybrid-Assays und Assay-Optimierung.