Em publicação anterior 18, nós analisamos uma biblioteca de 640 medicamentos aprovados pela FDA em uma tela de piloto para avaliar o desempenho do ensaio grizly. Esta biblioteca continha 12 bona fide GC, permitindo-nos determinar medidas de qualidade para a sensibilidade e especificidade do ensaio.
A Figura 2 mostra exemplos típicos de análise de dados brutos e normalização tomadas a partir desta tela. Um resultado típico de um controlo de dexametasona também é descrito na figura 2a, que ilustra a informação temporal dado pelos dados. Um pico na bioluminescência que ocorre em cerca de 12 horas após o tratamento diminui lentamente ao longo de 36 horas a seguir de medição. Figura 2a 'realça a aproximação do valor AUC usando o método trapezoidal. Este cálculo é realizado para todas as cavidades e cada repetição técnica. O resultado da transformação logarítmica está mostrado nas Figuras 2b </ Strong> e b '. Aqui, a média dos controlos positivos são representados num gráfico QQ normal. Log transformação conduz a uma maior aproximação dos pontos de dados para os valores normalmente distribuídos teóricas indicadas pelas diagonais vermelhas. Uma transformação para alcançar a normalidade dos dados aumenta o poder estatístico das análises subsequentes. Finalmente, Figuras 2c e 2c 'mostrar o efeito da forte normalização Z-score na variabilidade placa-a-placa: Os diferentes valores iniciais obtidos com placas diferentes (Figura 2C) são normalizados no lote Z-score robusto na Figura 2c.
Os valores de Z-robustas pontuação pode ser usado para identificar os erros sistemáticos dos dados através da visualização da distribuição dos acessos através das placas. Figura 3a mostra um exemplo de um mapa de calor de uma biblioteca de placa, no qual o sólido de pontuação Z values são plotados um código de cores para as posições também. Uma identifica facilmente coluna 12 com os controlos positivos em placa. Compostos da biblioteca de pontuação positivos são vistas em bem F8 e, embora mais fraca, E2. Figura 3b mostra uma placa, na qual um erro sistemático está presente. Observa-se uma série de compostos com valores decrescentes Z-score em linhas A e E ao longo de várias colunas. Nenhum dos compostos nestes poços foi testado positivo no novo ensaio. Uma vez que os poços com esta diminuindo a atividade de teste grizly são colocados ao longo do trajeto do robô de pipetagem toma quando alíquotas das placas da biblioteca, este padrão é indicativo de carry-over de um composto positivo durante o processo de pipetagem automatizada.
O robusto normalização Z-score, juntamente com a presença de GCs conhecidos na biblioteca também nos permitiu calcular um receiver operating characteristic (ROC) para a tela 18. Figura 3c mostra um gráfico da estiacasalado verdadeira taxa positiva contra a taxa de falsos positivos estimados para diferentes Z-score valores de corte robustas. A taxa positiva verdadeira estimativa é definida como a percentagem de resultados positivos verdadeiros (aqui, os glucocorticóides conhecidos presentes na biblioteca) que se encontram a uma dada Z-pontuação valor de cut-off robusta. A estimativa taxa de falsos positivos correspondente indica a percentagem de compostos não-positivas bater neste valor de corte. A AUC da curva é de 0,95, indicando uma elevada sensibilidade e especificidade da tela e excelente desempenho do ensaio. A curva AUC também foi usado para estimar o valor de corte ideal para a identificação de sucesso por meio do cálculo do índice de Youden para diferentes escores Z robustos. Identificamos o robusto Z-score de 1,49 como tendo o maior índice de Youden. Este valor de corte é indicado na Figura 2c 'como uma linha preta separando os acessos de a maior parte dos compostos.
Em nossa tela18, fomos capazes de identificar GCs quase todos conhecidos presentes na biblioteca. Apenas três dos 12 GCs bona fide não foram detectados. No caso do acetato de melengestrol, este foi um resultado falso negativo, uma vez que este composto testado positivo no novo ensaio em uma concentração mais elevada do que a utilizada na biblioteca. Os outros dois GCs foram negativos também na re-teste. Corticosterona é o principal GC em roedores, mas não em seres humanos ou de peixe 1, enquanto que a pró-droga prednisona não pode ser metabolizado bem pelo sistema de larvas. Interessantemente, também duas drogas não anotados como GCs foram identificados no ecrã, um dos quais não pode ser confirmada no re-teste (espironolactona, um antagonista do receptor de mineralocorticóide). O outro composto, pregnenolona, é um precursor na biossíntese de esteróides, que é convertido para o cortisol pelas glândulas supra-renais. De facto, o tratamento com pregnenolona estimulou a produção de cortisol no larvas 18. Todos estes resultados confirmam a alta performance do ensaio: apenas um falso negativo e um composto de falsos positivos estavam entre os resultados da tela principal, e 10 dos 11 compostos confirmadas com a sinalização GC atividade estimulante já foram identificados na tela principal.

Figura 1. Princípio geral do ensaio e fluxo de trabalho do processo de seleção. A) Esquema da grizly ensaio repórter construto. Luciferase (amarelo) a expressão é controlada por um promotor mínimo (P min, laranja) e quatro elementos de GRE concatemerized ((GRE) 4, branco), que estão ligados por activados por ligandos homodímeros GR (GR, azul). Caixas vermelhas indicam sítios de transposase Tol2 que facilitam a integração da construção no genoma. A caixa-de-rosa representa um sítio de poliadenilação (PA). Larvas transgénicos portadores deste construct são colocados em placas opacas de 96 poços de microtitulação para medições de bioluminescência. b) Esquema da reacção da luciferase. A luciferase catalisa a oxidação de luciferina para oxiluciferina, o que conduz a emissão de luz (hv). A reacção requer também ATP e Mg 2 +, que é fornecido pela larva. PP i, pirofosfato. C) Fluxo de trabalho da tela. Trabalhando diluições de reserva são preparadas a partir de uma biblioteca de fármacos aprovados pela FDA, em placas de 96 poços, uma coluna contendo uma negativa dentro da placa de controlo (só DMSO, verde) e uma coluna que contém um controlo positivo (dexametasona, vermelho) (design da biblioteca). GRE: larvas Luc são distribuídas em placas de 96 poços (5-11 réplicas) e tratada com os compostos da biblioteca (aplicação da droga). Bioluminescência traços são gravados com um leitor de bioluminescência para dois dias (coleta de dados). Bioluminescência traços são integrados (cálculos da AUC), ingresse transformada e robusto Z-score normalizado (normalidadezação). Dados normalizados são utilizados para a determinação de métricas de qualidade e para a identificação de acerto (análise de dados). Sucessos escolhidos são testados novamente para a atividade dose-dependente no ensaio (reteste). Clique aqui para ver maior figura .

Figura 2. A análise dos dados ilustrado com dados de uma tela de uma biblioteca de fármacos aprovados pela FDA. a) rastreio representativas a partir de um controle positivo. uma ') A área sob a curva (AUC) é aproximada com a regra de trapézio. Os trapézios utilizados para o cálculo são apresentados em diferentes tons de vermelho. B) Normal QQ plot dos valores de matérias-AUC dos poços de controlo positivo (eixo y) contra um (eixo x-padrão normal da população) antes de transformação log. B ' ) Normal QQ plot dos valores da AUC após transformação log. Uma distribuição normal é indicado pela linearidade dos pontos de dados de log transformado. C) Lote de log transformado dados brutos para todos os compostos testados na tela. Azul, bona fide glicocorticóides;. Cinza, todos os outros compostos c ') Lote de dados da tela após robusto normalização Z-score. Os erros sistemáticos, tais como as variações inter-chapa foram removidos a partir dos dados. As linhas vermelhas indicam a média ± SEM de controles positivos dentro da placa. Preto linha: bater identificação valor de corte, conforme determinado pela otimização Youden-Index (Figura 3). Reproduzido com permissão de 14 de 2012 ACS. Clique aqui para ver maior figura .
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Figura 3. Resultados tela. a) Zona de acção de resultados na tela. Valores Z-score robusto de compostos de biblioteca são plotados nas respectivas posições bem. Os controles positivos na coluna 12, bem como dois compostos de golpes positivos em poços F8 e E2 são visíveis. B) Mapa de calor de uma placa com carry-over de um composto positivo durante a preparação da biblioteca com um robô de pipetagem. Um gradiente de atividade é visível ao longo do trajeto de pipetagem feita pelo robô. C) Receptor característica ROC) (em operação para a tela. As verdadeiras taxas estimadas positivas (eixo y-esquerdo) e taxas de falsos positivos (eixo-x) são plotadas para o aumento da Z-score valores de corte robustas (codificados por cores, eixo y da direita). O valor AUC da curva resultante é próximo de 1, indicando bom desempenho do ensaio. Compostos Reproduzido com permissão de 14 de 2012 ACS. D) O quadro mostra ativa (Yellow) ou inativa (azul) no ecrã principal (prim.) ou no reteste. glicocorticóides Bona fide nem sempre foram novamente testados (branco). Redesenhado com permissão de 14 de 2012 ACS. Clique aqui para ver maior figura .
| Definições gerais: |
| Passo 1.1 |
| Procedimento | Tipo: | líquido único |
| modo: | soprar |
| dispensa por aspirado: | 1 |
| otimizar a velocidade: | Sim |
| sistema de aberturas de ar: | 10 ul |
| transporte: | 0 |
| Lave / Wash | Não |
| Aspirado | Tipo de definição | Valor | observações |
| Posição | B7, B10, B13, B16 | |
| Aspirar Vol. | 10 ul | |
| Velocidade | 200 ul / seg | |
| Rastreamento líquido | 60% | |
| Aspirar Altura | Padrão Labware | 22.28 |
| Dispensar | Tipo de definição | Valor | observações |
| Posições | D7, D10, D13, D16 | |
| Dispensar vol. | 10 ul | |
| Velocidade | 200 ul / seg | |
| Rastreamento líquido | 100 ul | |
| Dispensar Altura | Padrão Labware | 17.01 |
| Passo 1.2 |
| Procedimento | Tipo: | reagente |
| modo: | desperdício |
| dispensa por aspirado: | 3 |
| otimizar a velocidade: | Sim |
| sistema de aberturas de ar: | 15 mL |
| transporte: | 0 |
| Lave / Wash | Não |
| Aspirado | Tipo de definição | Valor | observações |
| Posição | A4 | |
| Aspirar Vol. | 3 x 490 ul | |
| Lacunas de ar | 15 e 0 | |
| Velocidade | 200 ul / seg | |
| Rastreamento líquido | 400% | |
| Aspirar Altura | Superfície líquida | |
| Dispensar | Tipo de s etting | Valor | observações |
| Posição | D7, D10, D13, D16 | |
| Dispensar vol. | 490 mL | |
| Lacunas de ar | 15 e 0 | |
| Velocidade | 200 ul / seg | |
| Rastreamento líquido | 100% | |
| Dispensar Altura | Padrão Labware | 17.01 |
Tabela 1. Configurações para Multiprobe II. O protocolo na Tabela 1 descreve a preparação de 4 placas (cada 96 poços). As placas encontram-se em placas de chapa na zona de trabalho, em posições especificadas pelo robô (por exemplo, B7, B10, B13, B16).
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Definições gerais: Número de repetições do ensaio dependente do comprimento da corrida Número de placas ilimitado O controle de temperatura 28 ° C
Protocolo Cálculos EUA Lum 96 (cps) ler Tempo de medição 2,5 seg Correção Crosstalk Distância entre a placa eo detector 0 milímetros Brilho (CT2) fator de correção 0% conteúdo ">
Tabela 2. configurações Envision utilizados para a tela.