Dans une publication précédente 18, nous avons criblé une bibliothèque de 640 médicaments approuvés par la FDA dans un écran de pilote pour évaluer la performance de l'essai grizly. Cette bibliothèque contient 12 bona fide GC, permettant ainsi de déterminer les mesures de qualité pour la sensibilité et la spécificité du test.
La figure 2 montre des exemples typiques de l'analyse des données brutes et la normalisation prise depuis cet écran. Un résultat typique à partir d'un contrôle de la dexaméthasone et est représenté sur la figure 2a, illustrant les informations temporelles fournies par les données. Un pic de bioluminescence qui se produit à environ 12 heures après le traitement diminue lentement au cours de la suite de 36 h de mesure. Figure 2a 'met en évidence l'approximation de la valeur AUC moyen de la méthode trapézoïdale. Ce calcul est effectué pour tous les puits et chaque répétition technique. Le résultat de la transformation logarithmique est représenté sur les figures 2b </ Strong> et b '. Voici la moyenne des contrôles positifs sont tracés dans un complot de QQ normal. Identifiant transformation conduit à un plus grand rapprochement des points de données à des valeurs théoriques normalement distribuées indiquées par les diagonales rouges. Une transformation d'atteindre la normalité des données augmente la puissance statistique des analyses ultérieures. Enfin, les figures 2c et 2c 'montrent l'effet de robuste Z-score normalisation sur la variabilité de plaque à plaque: Les différentes valeurs de référence obtenues avec différentes plaques (figure 2c) sont normalisés dans l'intrigue robuste Z-score à la figure 2c.
Les valeurs des Z-scores robustes peuvent être utilisés pour identifier les erreurs systématiques dans les données en visualisant la distribution des résultats à travers les plaques. Figure 3a montre un exemple d'une carte thermique d'une plaque bibliothèque, dans laquelle le solide Z-score values sont tracées code couleur dans les positions de puits. On identifie facilement la colonne 12 avec les contrôles positifs dans la plaque. Composés de la banque de pointage positifs sont observés dans F8 et ainsi, bien que plus faible, E2. Figure 3b montre une plaque dans laquelle une erreur systématique est présent. On observe une série de composés avec des valeurs décroissantes Z-score dans les rangées A et E sur plusieurs colonnes. Aucun des composés dans ces puits a été testé positif dans la ré-essai. Etant donné que les puits avec cette activité de test Grizly décroissante sont placés le long du trajet du robot de pipetage prend aliquotage lorsque les plaques de la bibliothèque, ce modèle est indicative d'un transfert à un composé de positif pendant le processus de pipetage automatique.
Le robuste Z-score normalisation ainsi que la présence de GC connus dans la bibliothèque nous a également permis de calculer un récepteur fonctionnant (ROC) courbe caractéristique pour l'écran 18. Figure 3c montre un graphique de la estiaccouplés taux de vrais positifs contre le taux de faux positifs estimé pour les différents Z-scores valeurs seuil robustes. Le taux de vrais positifs estimé est défini comme le pourcentage de vrais résultats positifs (en l'occurrence, les glucocorticoïdes connus présents dans la bibliothèque) qui se trouvent à un Z-score valeur de coupure robuste donnée. Le taux de faux positifs estimé correspondant indique le pourcentage de composés non-positifs frappé à cette valeur seuil. L'AUC de cette courbe est de 0,95, ce qui indique une haute sensibilité et la spécificité de l'écran et une excellente performance du test. La courbe AUC a également été utilisé pour estimer la valeur de seuil optimal pour l'identification de toucher de calcul de l'indice de Youden pour différents Z-scores solides. Nous avons identifié le robuste Z-score de 1,49 comme ayant l'indice le plus élevé Youden. Cette valeur seuil est indiqué sur la figure 2c 'comme une ligne noire séparant les résultats de la majeure partie des composés.
Dans notre écran18, nous avons été en mesure d'identifier GC presque tous connus présents dans la bibliothèque. Seulement trois des 12 GC de bonne foi n'ont pas été détectés. Dans le cas de l'acétate de mélengestrol, il s'agissait d'un résultat négatif faux, car ce composé a été testé positif dans la ré-essai, à une concentration plus élevée que celle utilisée dans la bibliothèque. Les deux autres GC étaient négatifs aussi dans le re-test. Corticostérone est le principal GC chez les rongeurs, mais pas chez les poissons ou les humains 1, tandis que la prednisone promédicament pourrait pas être ainsi transformé par métabolisme par le système larvaire. Il est intéressant, également deux médicaments non annotées comme CG ont été identifiés dans l'écran, dont on ne pouvait pas être confirmée dans le re-test (spironolactone, un antagoniste du récepteur minéralocorticoïde). L'autre composé, la prégnénolone, est un précurseur dans la biosynthèse des stéroïdes, qui est converti en cortisol par la glande surrénale. En effet, le traitement par la prégnénolone stimule la production de cortisol chez les larves 18. Tous ces résultats confirment la grande performance de l'essai: un seul faux négatif et un composé de faux positifs ont été parmi les résultats de l'écran principal, et 10 des 11 composés confirmés avec signalisation de GC activité de stimulation ont été déjà identifiée dans l'écran principal.

Figure 1. Principe général de l'essai et le flux de travail de la procédure de dépistage. A) Schéma de l'essai grizly construction de rapporteur. Luciférase (jaune) l'expression est contrôlée par un promoteur minimal (P min, orange) et quatre éléments GRE concatemerized ((GRE) 4, blanc), qui sont liés par des homodimères GR activés par des ligands (GR, bleu). Les cases rouges indiquent les sites de transposase Tol2 qui facilitent l'intégration de la construction dans le génome. La boîte rose représente un site de polyadénylation (pA). Larves transgénique portant ce contextestruct sont placés dans des plaques opaques à 96 puits de la microplaque pour les mesures de bioluminescence. b) Schéma de la réaction de la luciférase. La luciférase catalyse l'oxydation de la luciférine à oxyluciférine, ce qui conduit à l'émission de lumière (de hv). La réaction nécessite également de l'ATP et de Mg 2 +, qui est fourni par la larve. PP i, pyrophosphate. C) Flux de travail de l'écran. Travail d'dilutions sont préparées à partir d'une bibliothèque approuvé par la FDA des médicaments plaques à 96 puits, une colonne contenant un négatif dans la plaque de contrôle (DMSO seulement, vert) et une colonne contenant un contrôle positif (dexaméthasone, rouge) (conception bibliothèque). GRE: larves Luc sont répartis dans des plaques 96 puits (5-11 répétitions) et traitée avec les composés de la banque (application de la drogue). traces de bioluminescence sont enregistrés avec un lecteur de bioluminescence pour deux jours (collecte de données). traces de bioluminescence sont intégrés (calculs AUC), une transformation logarithmique et robuste Z-score normalisé (normalition). Les données normalisées sont utilisées pour déterminer des métriques de qualité et pour l'identification de toucher (analyse de données). Résultats choisis sont testés de nouveau pour l'activité dépendante de la dose dans l'essai (retest). Cliquez ici pour agrandir la figure .

Figure 2. L'analyse des données illustré par les données d'un écran d'un approuvé par la FDA bibliothèque de médicaments. a) trace représentative d'un contrôle positif bien. a ') L'aire sous la courbe (AUC) est calculée selon la règle du trapèze. Les trapèzes utilisés pour le calcul sont présentés dans différentes nuances de rouge. B) QQ plot normale des valeurs premières de l'ASC de puits de contrôle positif (axe des y) vs une population axe x standard normal () avant transformation logarithmique. B ' ) QQ plot normale des valeurs de l'ASC après transformation logarithmique. Une distribution normale est indiquée par la linéarité des points de données de transformation logarithmique. C) Terrain de transformation logarithmique des données brutes pour tous les composés testés dans l'écran. Bleu, de bonne foi glucocorticoïdes;. Gris, tous les autres composés c ') Terrain de données d'écran après robuste Z-score normalisation. Les erreurs systématiques tels que les variations inter-plaques ont été retirées des données. Les lignes rouges indiquent la moyenne ± sem des contrôles positifs au sein de la plaque. La ligne noire: frapper valeur de coupure identification tel que déterminé par Youden indice optimisation (Figure 3). Reproduit avec la permission de 14, 2012 ACS. Cliquez ici pour agrandir la figure .
0439fig3.jpg "/>
Résultats Figure 3. D'écran. a) Zone de jeu de résultats à l'écran. Valeurs des Z-scores solides de composés de la banque sont tracées dans les positions respectives ainsi. Les contrôles positifs dans la colonne 12 ainsi que les deux composés de vie dans les puits positifs F8 et E2 sont visibles. B) Zone de jeu d'une plaque montrant report d'un composé positive au cours de la préparation de bibliothèque avec un robot de pipetage. Un gradient d'activité est visible le long du trajet de pipetage pris par le robot. C) Récepteur d'exploitation ROC) la courbe caractéristique (pour l'écran. Les taux réels estimés positifs (axe des y gauche) et taux de faux positifs (axe des x) sont tracées pour des valeurs croissantes de coupure des Z-scores robustes (code couleur, l'axe y de droite). La valeur AUC de la courbe obtenue est proche de 1, ce qui indique une bonne performance du test. Composés reproduit avec la permission de 14, 2012 ACS. D) Tableau montrant actif (Yellow) ou inactif (bleu) dans l'écran principal (prim.) ou dans le retest. glucocorticoïdes de bonne foi n'ont pas toujours été à nouveau testés (blanc). Redessiné avec la permission de 14, 2012 ACS. Cliquez ici pour agrandir la figure .
| Paramètres généraux: |
| Etape 1.1 |
| Procédure | Type: | liquide unique |
| Mode: | éteindre |
| dispense par aspiration: | 1 |
| optimiser la vitesse: | Oui |
| entrefers système: | 10 pl |
| transports: | 0 |
| Rincer / Wash | Aucun |
| Aspirer | Type d'établissement | Valeur | remarques |
| Position | B7, B10, B13, B16 | |
| Aspirer Vol. | 10 pl | |
| Vitesse | 200 pl / s | |
| Suivi liquide | 60% | |
| Aspirer Hauteur | Labware défaut | 22.28 |
| Dispenser | Type d'établissement | Valeur | remarques |
| Positions | D7, D10, D13, D16 | |
| Distribuer Vol. | 10 pl | |
| Vitesse | 200 pl / s | |
| Suivi liquide | 100 pl | |
| Distribuer Hauteur | Labware défaut | 17.01 |
| Etape 1.2 |
| Procédure | Type: | réactif |
| Mode: | déchets |
| dispense par aspiration: | 3 |
| optimiser la vitesse: | Oui |
| entrefers système: | 15 pi |
| transports: | 0 |
| Rincer / Wash | Aucun |
| Aspirer | Type d'établissement | Valeur | remarques |
| Position | A4 | |
| Aspirer Vol. | 3 x 490 pi | |
| Surverses | 15 et 0 | |
| Vitesse | 200 pl / s | |
| Suivi liquide | 400% | |
| Aspirer Hauteur | Surface du liquide | |
| Dispenser | Type de s ise | Valeur | remarques |
| Position | D7, D10, D13, D16 | |
| Distribuer Vol. | 490 pi | |
| Surverses | 15 et 0 | |
| Vitesse | 200 pl / s | |
| Suivi liquide | 100% | |
| Distribuer Hauteur | Labware défaut | 17.01 |
Tableau 1. Réglages pour Multiprobe II. L'protocole dans le tableau 1 décrit la préparation de 4 plaques (chacune 96 puits). Les plaques sont situées sur des adaptateurs de plaque dans la zone de travail à des positions spécifiées par le robot (par exemple, B7, B10, B13, B16).
1 "fo: keep-together.within page =" always ">
Paramètres généraux: Nombre de répétitions de l'essai dépend de la longueur de la course Nombre de plaques illimité Contrôle de la température 28 ° C
Protocole Calculs US Lum 96 (cps) lire Mesure du temps 2,5 sec correction de diaphonie Distance entre la plaque et le détecteur 0 mm Glow (CT2) facteur de correction 0% contenu »>
Tableau 2. paramètres de Envision utilisés pour l'écran.