In una pubblicazione precedente 18, abbiamo proiettato una libreria di 640 farmaci approvati dalla FDA in una schermata pilota per valutare le prestazioni del dosaggio GRIZLY. Questa biblioteca conteneva 12 bona fide GC, consentendo in tal modo di determinare le misure di qualità per la sensibilità e la specificità del test.
La Figura 2 mostra esempi tipici di analisi dei dati grezzi e la normalizzazione preso da questa schermata. Un tipico risultato di un controllo desametasone bene è illustrato nella figura 2a, che illustra l'informazione temporale indicata dai dati. Un picco in bioluminescenza che avviene a circa 12 ore dopo il trattamento diminuisce lentamente sopra il seguente 36 ore di misurazione. Figura 2a 'evidenzia l'approssimazione del valore AUC utilizzando il metodo trapezoidale. Questo calcolo avviene per tutti i pozzetti e ogni ripetizione tecnica. Il risultato della trasformazione logaritmica è mostrata nelle figure 2b </ Strong> e b '. Qui la media dei controlli positivi tracciati in un normale trama QQ. Log trasformazione porta ad una maggiore ravvicinamento dei punti dati ai valori teorici normalmente distribuiti indicate dalle diagonali rosse. Una trasformazione per ottenere normalità dei dati aumenta la potenza statistica delle analisi successive. Infine, figure 2c e 2c 'mostrano l'effetto della robusta Z-score normalizzazione sulla variabilità piastra-to-plate: I diversi valori basali ottenuti con diversi piatti (Figura 2c) sono normalizzati nel robusta trama Z-score in figura 2c'.
I valori di Z-score robusti possono essere usate per identificare gli errori sistematici nei dati visualizzando la distribuzione dei risultati attraverso le piastre. Figura 3a mostra un esempio di una mappa termica di un piatto biblioteca, in cui il robusto Z-score valUES vengono tracciate color-coded nelle posizioni pure. Un identifica facilmente colonna 12 con i controlli positivi in piastra. Composti biblioteca segnare positivi sono visti in F8 bene e, anche se debole, E2. Figura 3b mostra una piastra in cui è presente un errore sistematico. Si osserva una serie di composti con valori decrescenti Z-score nelle righe A ed E su più colonne. Nessuno dei composti in questi pozzetti è stato testato positivo nel re-test. Poiché i pozzetti con questa diminuzione dell'attività prova GRIZLY sono collocati lungo il percorso del robot pipettaggio assume quando si dispensa le piastre di libreria, questo modello è indicativo di riporto di un composto positiva durante il processo di pipettaggio automatizzato.
Il robusto Z-score normalizzazione unitamente alla presenza di GC conosciuti nella biblioteca inoltre ha permesso di calcolare un ricevitore caratteristica (ROC) curva operativa per lo schermo 18. Figura 3C mostra un grafico della stimaaccoppiato vero tasso positivo contro il tasso di falsi positivi stimato per diversi valori di cut-off robusti Z-score. Il vero tasso positivo stimato è definita come la percentuale di veri risultati positivi (qui, i glucocorticoidi noti presenti in biblioteca) che si trovano in un robusto determinato Z-score valore di cut-off. Il corrispondente tasso di falsi positivi stimato indica la percentuale di composti non positive colpito di questo valore di cut-off. L'AUC di questa curva è 0,95, indicando una elevata sensibilità e specificità dello schermo e eccellenti prestazioni dell'analisi. La curva AUC è stato utilizzato anche per stimare il valore di cut-off ottimale per l'identificazione hit di calcolo dell'indice Youden per i diversi punteggi Z robuste. Abbiamo identificato il robusto Z-score di 1.49 ad avere il più alto indice Youden. Questo valore cut-off è indicata in Figura 2c 'come una linea nera che separa i colpi dalla maggior parte dei composti.
Nel nostro schermo18, siamo stati in grado di identificare GC quasi tutte le note presenti in biblioteca. Solo non sono stati individuati tre dei 12 CV in buona fede. Nel caso di acetato di melengestrolo, questo era un falso risultato negativo, poiché questo composto è risultato positivo nella ri-prova a una concentrazione superiore a quella utilizzata nella libreria. Gli altri due GC erano negativi anche nella ri-prova. Corticosterone è il principale GC nei roditori, ma non nei pesci o esseri umani 1, mentre il prednisone profarmaco potrebbe non essere metabolizzato bene dal sistema larvale. È interessante notare, inoltre due farmaci non annotati come GC sono stati identificati nello schermo, di cui non si poteva essere confermate nel re-test (spironolattone, un antagonista del recettore dei mineralcorticoidi). L'altro composto, pregnenolone, è un precursore nella biosintesi di steroidi, che viene convertito in cortisolo da parte della ghiandola surrenale. Infatti, il trattamento con pregnenolone stimolato la produzione di cortisolo nelle larve 18. Tutti questi risultati confermano l'elevata performance del dosaggio: solo un falso negativo e un composto falso positivo sono stati tra i risultati dello schermo primario e 10 dei 11 composti confermati con segnalazione GC stimolare l'attività sono stati già individuati nella schermata principale.

Figura 1. Principio generale del dosaggio e del flusso di lavoro della procedura di screening. A) Schema del saggio GRIZLY costrutto reporter. Luciferasi (giallo) espressione è controllata da un promotore minimo (P min, arancione) e quattro elementi concatemerized GRE ((GRE) 4, bianco), che sono vincolati da ligando-attivati GR omodimeri (GR, blu). Scatole rosse indicano i siti transposase Tol2 che facilitano l'integrazione del costrutto nel genoma. La scatola rosa rappresenta un sito di poliadenilazione (pA). Larve transgenici portatori questo contestostruct sono collocati in opachi piastre da 96 pozzetti microtiter per le misure di bioluminescenza. b) Schema della reazione luciferasi. Luciferasi catalizza l'ossidazione della luciferina a oxyluciferin, che porta ad emissione di luce (hv). La reazione richiede anche ATP e Mg 2 +, che è fornito dalle larve. PP i, pirofosfato. C) Workflow dello schermo. Lavoro archivi diluizioni sono preparate da un farmaco approvato dalla biblioteca di droga in piastre da 96 pozzetti, una colonna contenente un negativo entro piastra di controllo (solo DMSO, verde) e una colonna contenente un controllo positivo (desametasone, rosso) (Design Library). GRE: Luc larve sono distribuiti in piastre da 96 pozzetti (5-11 replicati) e trattato con i composti della biblioteca (Drug Application). Bioluminescenza tracce sono registrati con un lettore di bioluminescenza per due giorni (raccolta dei dati). Bioluminescenza tracce sono integrati (calcoli AUC), log-trasformati e robusto Z-score normalizzati (Normalizione). Dati normalizzati vengono utilizzati per determinare i parametri di qualità e per l'identificazione hit (analisi dei dati). Colpi scelti sono sottoposti nuovamente al test per l'attività dose-dipendente nel saggio (retest). Clicca qui per ingrandire la figura .

Figura 2. Analisi dei dati illustrato con i dati di uno schermo di un approvati dalla FDA libreria del medicamento. a) traccia rappresentativa da un controllo positivo. a ') L'area sotto la curva (AUC) è approssimata con la regola trapezoidale. I trapezi usati per il calcolo sono riportati in diverse tonalità di rosso. B) Normal QQ plot dei valori grezzi AUC dei pozzetti di controllo positivi (asse y) vs una popolazione normale (asse x di serie) prima trasformazione logaritmica. B ' ) Normal QQ plot dei valori di AUC dopo trasformazione logaritmica. Una distribuzione normale è indicata dalla linearità dei log trasformato punti dati. C) Appezzamento di log trasformato dati grezzi per tutti i composti testati nella schermata. Blu, bona fide glucocorticoidi,. Grigio, tutti gli altri composti c ') Terreno di dati schermo dopo robusto Z-score normalizzazione. Errori sistematici come le variazioni inter-piastra sono stati rimossi dai dati. Le linee rosse indicano la media ± SEM di positivi controlli all'interno della piastra. Linea nera: colpire valore di cut-off di identificazione come determinato dalla ottimizzazione Youden-Index (Figura 3). Riprodotto con il permesso dal 14 maggio 2012 ACS. Clicca qui per ingrandire la figura .
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Figura 3. Risultati dello schermo. a) Heatmap dei risultati dello schermo. Robusti valori Z-score di composti biblioteche sono riportati nelle rispettive posizioni pure. I controlli positivi nella colonna 12, nonché due composti hit positivi in pozzi F8 e E2 sono visibili. B) Heatmap di una placca con riporto di un composto positiva durante la preparazione biblioteca con un robot pipettaggio. Un gradiente di attività è visibile lungo il percorso pipettaggio presa dal robot. C) Ricevitore caratteristica ROC) curva (operante per lo schermo. I veri tassi stimati positivi (sinistra asse y) e tassi di falsi positivi (asse x) sono tracciate per valori crescenti di cut-off robusti Z-score (codice colore, a destra dell'asse y). Il valore AUC della curva risultante è vicino a 1, indicando buone prestazioni dell'analisi. Riprodotto con il permesso 14, 2012 ACS. D) tavolo mostrando composti attivi (yellow) o inattivo (blu) nella schermata principale (prim.) o nel ripetere il test. glucocorticoidi Bona fide non sono sempre stati riesaminati (bianco). Ridisegnato con il permesso 14, 2012 ACS. Clicca qui per ingrandire la figura .
| Impostazioni generali: |
| Passo 1.1 |
| Procedura | Tipo: | unico liquido |
| Modalità: | spegnere |
| dispensa per aspirare: | 1 |
| ottimizzare la velocità: | Sì |
| traferri sistema: | 10 microlitri |
| Trasporto: | 0 |
| Flush / Wash | No |
| Aspirare | Tipo di impostazione | Valore | Osservazioni |
| Posizione | B7, B10, B13, B16 | |
| Aspirare vol. | 10 microlitri | |
| Velocità | 200 microlitri / sec | |
| Monitoraggio Liquid | 60% | |
| Aspirare Altezza | Predefinito Labware | 22.28 |
| Dispensare | Tipo di impostazione | Valore | Osservazioni |
| Posizioni | D7, D10, D13, D16 | |
| Dispensare vol. | 10 microlitri | |
| Velocità | 200 microlitri / sec | |
| Monitoraggio Liquid | 100 microlitri | |
| Dispensare Altezza | Predefinito Labware | 17.01 |
| Passo 1.2 |
| Procedura | Tipo: | reagente |
| Modalità: | di scarto |
| dispensa per aspirare: | 3 |
| ottimizzare la velocità: | Sì |
| traferri sistema: | 15 ml |
| Trasporto: | 0 |
| Flush / Wash | No |
| Aspirare | Tipo di impostazione | Valore | Osservazioni |
| Posizione | A4 | |
| Aspirare vol. | 3 x 490 ml | |
| Traferri | 15 e 0 | |
| Velocità | 200 microlitri / sec | |
| Monitoraggio Liquid | 400% | |
| Aspirare Altezza | Superficie del liquido | |
| Dispensare | Tipo di s Etting | Valore | Osservazioni |
| Posizione | D7, D10, D13, D16 | |
| Dispensare vol. | 490 microlitri | |
| Traferri | 15 e 0 | |
| Velocità | 200 microlitri / sec | |
| Monitoraggio Liquid | 100% | |
| Dispensare Altezza | Predefinito Labware | 17.01 |
Tabella 1. Impostazioni per Multiprobe II. Il protocollo nella tabella 1 descrive la preparazione di 4 piatti (ogni 96 pozzetti). Le piastre sono situate adattatori piastra nella zona di lavoro in posizioni specificato dal robot (es. B7, B10, B13, B16).
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Impostazioni generali: Numero di ripetizioni di analisi dipende dalla lunghezza della corsa Numero di piastre illimitato Controllo della temperatura 28 ° C
Protocollo Calcoli US Lum 96 (cps) leggi Tempo di misura 2,5 sec Correzione Crosstalk Distanza tra piastra e rivelatore 0 millimetri Glow (CT2) fattore di correzione 0% contenuto ">
Tabella 2. impostazioni Envision utilizzate per lo schermo.