Identification of novel Kv1.3 targeting venom peptides by a single round of autocrine-based selection

毒液 选择(遗传算法) 计算生物学 鉴定(生物学) 药物发现 高通量筛选 离子通道 化学 生物 计算机科学 生物化学 受体 机器学习 植物
作者
Yaohui Liu,Jiashuo Zhang,Ruikun Wang,Yaxing Wu,Wei Wang,Xiu‐Fang Xin,Mingjuan Du,Youjia Cao,Hongkai Zhang
出处
期刊:Biochemical and Biophysical Research Communications [Elsevier]
卷期号:509 (4): 954-959 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.bbrc.2019.01.014
摘要

Venom peptides are an excellent source of pharmacologically active molecules for ion channels that have been considered as promising drug targets. However, mining venoms that interact with ion channel remains challenging. Previously an autocrine based high throughput selection system was developed to screen venom peptide library but the method includes repetitious selection rounds that may cause loss of valuable hits. To simplify the selection process, next generation sequencing was employed to directly identify the positive hits after a single round of selection. The advantage of the improved system was demonstrated by the discovery of 3 novel Kv1.3 targeting venom peptides among which Kappa-thalatoxin-Tas2a is a potent Kv1.3 antagonist. Therefore, this simplified method is efficient to identify novel venom peptides that target ion channels.
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