Diverse small molecule inhibitors of human apurinic/apyrimidinic endonuclease APE1 identified from a screen of a large public collection.

The major human apurinic/apyrimidinic endonuclease APE1 plays a pivotal role in the repair of base damage via participation in the DNA base excision repair (BER) pathway. Increased activity of APE1, often observed in tumor cells, is thought to contribute to resistance to various anticancer drugs, whereas down-regulation of APE1 sensitizes cells to DNA damaging agents. Thus, inhibiting APE1 repair endonuclease function in cancer cells is considered a promising strategy to overcome therapeutic agent resistance. Despite ongoing efforts, inhibitors of APE1 with adequate drug-like properties have yet to be discovered. Using a kinetic fluorescence assay, we conducted a fully-automated high-throughput screen (HTS) of the NIH Molecular Libraries Small Molecule Repository (MLSMR), as well as additional public collections, with each compound tested as a 7-concentration series in a 4 µL reaction volume. Actives identified from the screen were subjected to a panel of confirmatory and counterscreen tests. Several active molecules were identified that inhibited APE1 in two independent assay formats and exhibited potentiation of the genotoxic effect of methyl methanesulfonate with a concomitant increase in AP sites, a hallmark of intracellular APE1 inhibition; a number of these chemotypes could be good starting points for further medicinal chemistry optimization. To our knowledge, this represents the largest-scale HTS to identify inhibitors of APE1, and provides a key first step in the development of novel agents targeting BER for cancer treatment

Deep Neural Networks Rival the Representation of Primate IT Cortex for Core Visual Object Recognition

The primate visual system achieves remarkable visual object recognition performance even in brief presentations and under changes to object exemplar, geometric transformations, and background variation (a.k.a. core visual object recognition). This remarkable performance is mediated by the representation formed in inferior temporal (IT) cortex. In parallel, recent advances in machine learning have led to ever higher performing models of object recognition using artificial deep neural networks (DNNs). It remains unclear, however, whether the representational performance of DNNs rivals that of the brain. To accurately produce such a comparison, a major difficulty has been a unifying metric that accounts for experimental limitations such as the amount of noise, the number of neural recording sites, and the number trials, and computational limitations such as the complexity of the decoding classifier and the number of classifier training examples. In this work we perform a direct comparison that corrects for these experimental limitations and computational considerations. As part of our methodology, we propose an extension of "kernel analysis" that measures the generalization accuracy as a function of representational complexity. Our evaluations show that, unlike previous bio-inspired models, the latest DNNs rival the representational performance of IT cortex on this visual object recognition task. Furthermore, we show that models that perform well on measures of representational performance also perform well on measures of representational similarity to IT and on measures of predicting individual IT multi-unit responses. Whether these DNNs rely on computational mechanisms similar to the primate visual system is yet to be determined, but, unlike all previous bio-inspired models, that possibility cannot be ruled out merely on representational performance grounds.Comment: 35 pages, 12 figures, extends and expands upon arXiv:1301.353

Semiconductor Electronic Label-Free Assay for Predictive Toxicology.

While animal experimentations have spearheaded numerous breakthroughs in biomedicine, they also have spawned many logistical concerns in providing toxicity screening for copious new materials. Their prioritization is premised on performing cellular-level screening in vitro. Among the screening assays, secretomic assay with high sensitivity, analytical throughput, and simplicity is of prime importance. Here, we build on the over 3-decade-long progress on transistor biosensing and develop the holistic assay platform and procedure called semiconductor electronic label-free assay (SELFA). We demonstrate that SELFA, which incorporates an amplifying nanowire field-effect transistor biosensor, is able to offer superior sensitivity, similar selectivity, and shorter turnaround time compared to standard enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). We deploy SELFA secretomics to predict the inflammatory potential of eleven engineered nanomaterials in vitro, and validate the results with confocal microscopy in vitro and confirmatory animal experiment in vivo. This work provides a foundation for high-sensitivity label-free assay utility in predictive toxicology

Statistical methods for analysis and correction of high-throughput screening data

Durant le criblage à haut débit (High-throughput screening, HTS), la première étape dans la découverte de médicaments, le niveau d'activité de milliers de composés chimiques est mesuré afin d'identifier parmi eux les candidats potentiels pour devenir futurs médicaments (i.e., hits). Un grand nombre de facteurs environnementaux et procéduraux peut affecter négativement le processus de criblage en introduisant des erreurs systématiques dans les mesures obtenues. Les erreurs systématiques ont le potentiel de modifier de manière significative les résultats de la sélection des hits, produisant ainsi un grand nombre de faux positifs et de faux négatifs. Des méthodes de correction des données HTS ont été développées afin de modifier les données reçues du criblage et compenser pour l'effet négatif que les erreurs systématiques ont sur ces données (Heyse 2002, Brideau et al. 2003, Heuer et al. 2005, Kevorkov and Makarenkov 2005, Makarenkov et al. 2006, Malo et al. 2006, Makarenkov et al. 2007). Dans cette thèse, nous évaluons d'abord l'applicabilité de plusieurs méthodes statistiques servant à détecter la présence d'erreurs systématiques dans les données HTS expérimentales, incluant le x2 goodness-of-fit test, le t-test et le test de Kolmogorov-Smirnov précédé par la méthode de Transformation de Fourier. Nous montrons premièrement que la détection d'erreurs systématiques dans les données HTS brutes est réalisable, de même qu'il est également possible de déterminer l'emplacement exact (lignes, colonnes et plateau) des erreurs systématiques de l'essai. Nous recommandons d'utiliser une version spécialisée du t-test pour détecter l'erreur systématique avant la sélection de hits afin de déterminer si une correction d'erreur est nécessaire ou non. Typiquement, les erreurs systématiques affectent seulement quelques lignes ou colonnes, sur certains, mais pas sur tous les plateaux de l'essai. Toutes les méthodes de correction d'erreur existantes ont été conçues pour modifier toutes les données du plateau sur lequel elles sont appliquées et, dans certains cas, même toutes les données de l'essai. Ainsi, lorsqu'elles sont appliquées, les méthodes existantes modifient non seulement les mesures expérimentales biaisées par l'erreur systématique, mais aussi de nombreuses données correctes. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles méthodes de correction d'erreur systématique performantes qui sont conçues pour modifier seulement des lignes et des colonnes sélectionnées d'un plateau donné, i.e., celles où la présence d'une erreur systématique a été confirmée. Après la correction, les mesures corrigées restent comparables avec les valeurs non modifiées du plateau donné et celles de tout l'essai. Les deux nouvelles méthodes s'appuient sur les résultats d'un test de détection d'erreur pour déterminer quelles lignes et colonnes de chaque plateau de l'essai doivent être corrigées. Une procédure générale pour la correction des données de criblage à haut débit a aussi été suggérée. Les méthodes actuelles de sélection des hits en criblage à haut débit ne permettent généralement pas d'évaluer la fiabilité des résultats obtenus. Dans cette thèse, nous décrivons une méthodologie permettant d'estimer la probabilité de chaque composé chimique d'être un hit dans le cas où l'essai contient plus qu'un seul réplicat. En utilisant la nouvelle méthodologie, nous définissons une nouvelle procédure de sélection de hits basée sur la probabilité qui permet d'estimer un niveau de confiance caractérisant chaque hit. En plus, de nouvelles mesures servant à estimer des taux de changement de faux positifs et de faux négatifs, en fonction du nombre de réplications de l'essai, ont été proposées. En outre, nous étudions la possibilité de définir des modèles statistiques précis pour la prédiction informatique des mesures HTS. Remarquons que le processus de criblage expérimental est très coûteux. Un criblage virtuel, in silico, pourrait mener à une baisse importante de coûts. Nous nous sommes concentrés sur la recherche de relations entre les mesures HTS expérimentales et un groupe de descripteurs chimiques caractérisant les composés chimiques considérés. Nous avons effectué l'analyse de redondance polynomiale (Polynomial Redundancy Analysis) pour prouver l'existence de ces relations. En même temps, nous avons appliqué deux méthodes d'apprentissage machine, réseaux de neurones et arbres de décision, pour tester leur capacité de prédiction des résultats de criblage expérimentaux.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : criblage à haut débit (HTS), modélisation statistique, modélisation prédictive, erreur systématique, méthodes de correction d'erreur, méthodes d'apprentissage automatiqu

Accelerating root system phenotyping of seedlings through a computer-assisted processing pipeline

Background: There are numerous systems and techniques to measure the growth of plant roots. However, phenotyping large numbers of plant roots for breeding and genetic analyses remains challenging. One major difficulty is to achieve high throughput and resolution at a reasonable cost per plant sample. Here we describe a cost-effective root phenotyping pipeline, on which we perform time and accuracy benchmarking to identify bottlenecks in such pipelines and strategies for their acceleration. Results: Our root phenotyping pipeline was assembled with custom software and low cost material and equipment. Results show that sample preparation and handling of samples during screening are the most time consuming task in root phenotyping. Algorithms can be used to speed up the extraction of root traits from image data, but when applied to large numbers of images, there is a trade-off between time of processing the data and errors contained in the database. Conclusions: Scaling-up root phenotyping to large numbers of genotypes will require not only automation of sample preparation and sample handling, but also efficient algorithms for error detection for more reliable replacement of manual interventions