sredobЗдоровье населения и среда обитания – ЗНиСОPublic Health and Life Environment – PH&LE2219-52382619-0788ФБУЗ ФЦГиЭ Роспотребнадзора10.35627/2219-5238/2024-32-2-75-81sredob-1642Research ArticleГИГИЕНА ТРУДАOCCUPATIONAL HEALTHК вопросу о базах данных белковых биомаркеров воздействия вредных факторов окружающей среды на организм человека (обзор литературы)On the Databases of Protein Biomarkers of Human Exposure to Environmental Hazards: A Literature Reviewhttps://orcid.org/0009-0009-7807-2139ГиззатуллинаО. И.GizzatullinaO. I.

Гиззатуллина Ольга Ирековна – лаборант-исследователь отдела молекулярной биологии и электронной микроскопии.

ул. Попова, д. 30, Екатеринбург, 620014

Olga I. Gizzatullina - Research Laboratory Assistant, Department of Molecular Biology and Electron Microscopy.

30 Popov Street, Yekaterinburg, 620014

gizzatullinaoi@ymrc.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6167-7347ЧемезовА. И.ChemezovA. I.

Чемезов Алексей Игоревич – научный сотрудник отдела молекулярной биологии и электронной микроскопии.

ул. Попова, д. 30, Екатеринбург, 620014

Aleksei I. Chemezov - Researcher, Department of Molecular Biology and Electron Microscopy.

30 Popov Street, Yekaterinburg, 620014

chemezov@ymrc.ruФБУН «Екатеринбургский медицинский - научный центр профилактики и охраны здоровья рабочих промышленных предприятий» РоспотребнадзораРоссияYekaterinburg Medical Research Center for Prophylaxis and Health Protection in Industrial WorkersRussian Federation2024290220243227581Copyright © Гиззатуллина О.И., Чемезов А.И., 20242024Гиззатуллина О.И., Чемезов А.И.Gizzatullina O.I., Chemezov A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zniso.fcgie.ru/jour/article/view/1642Введение

Введение. Воздействие вредных химических веществ на организм, в том числе профессионально обусловленное, представляет опасность для здоровья населения. Оно способно привести к оксидативному стрессу, перекисному окислению липидов и модификациям белков. Созданию эффективных профилактических и терапевтических подходов на основании белковых биомаркеров будет способствовать формирование базы данных, связывающей факторы профессиональной экспозиции и влияние вредных веществ на организм.

Цель исследования

Цель исследования: провести системный обзор литературных источников для выявления баз данных, содержащих информацию о белковых биомаркерах в организме людей, подверженных влиянию вредных факторов окружающей среды.

Материалы и методы

Материалы и методы. Осуществлен научный обзор исследований на русском и английском языках с использованием информационных источников eLIBRARY.ru, PubMed, Google Scholar, Scopus, Research Gate за период 2003–2023 гг. Поиск осуществлялся по ключевым словам: база данных, вредное воздействие, биомаркеры, белки, производственная среда, в ходе него была включена доступная информация о существующих базах данных белков – биомаркеров вредного воздействия. Первоначально выявлено 300 статей, из которых после анализа отобрано 40 публикаций, содержащих систематизированные данные исследований, направленных на выявление биомаркеров отрицательного влияния производственной среды на рабочих.

Результаты

Результаты. Найдено 8 информационных источников, соответствующих критериям поиска. Базы данных разделены на 2 типа по доступности и наличию необходимых сведений. Тип I – включающие результаты исследований влияния производственной среды на содержание биомаркеров (белков) в организме, однако не имеющие свободного доступа. Тип II – с открытым доступом для пользователей, но не содержащие прямой информации о белковых биомаркерах, связанных с профессиональной экспозицией.

Заключение

Заключение. Найденные базы данных исследований воздействия веществ, имеющих негативное влияние на организм человека, включают информацию о белках или в несистематизированном виде, или в закрытом доступе. Исходя из этого, задача формирования подобных общедоступных информационных источников представляется актуальной.

Introduction

Introduction: Both environmental and occupational exposure to hazardous chemicals is a public health challenge since it can induce oxidative stress, lipid peroxidation, and protein modifications. Creation of a database linking work-related risk factors and adverse human health outcomes based on protein biomarkers will contribute to the development of effective preventive and therapeutic approaches.

Objective

Objective: To conduct a systematic review of literature to identify databases containing information about human protein biomarkers of exposure to environmental risk factors.

Materials and methods

Materials and methods: We examined Russian and English-language publications containing information about existing protein biomarker databases issued in 2003–2023 and found in Elibary.ru, PubMed, Google Scholar, Scopus, and Research Gate using the following keywords: database, adverse effect, biomarkers, proteins, and occupational environment. Forty of 300 papers initially selected contained systematized data of research aimed at identifying biomarkers of occupational exposures and were therefore chosen for the review.

Results

Results: Eight information sources have been found to match our search criteria. We have established that the databases are divided into two types by availability and accessibility of the information of interest. Type I databases contain research findings related to the impact of occupational exposures on the content of biomarkers (proteins) but have limited access. Type II databases are open to access, but they do not contain direct information about protein biomarkers associated with occupational exposures.

Conclusion

Conclusion: The existing databases either contain unsystematized data on protein biomarkers of adverse human health effects or are closed to access. Thus, the task of creating such publicly available information sources deems relevant.

база данныхвредное воздействиебиомаркерыпроизводственная средабелкиобзор литературыdatabaseadverse effectbiomarkersoccupational environmentproteinsliterature reviewReferencesМасягутова Л.М., Абдрахманова Е.Р., Габдулвалеева Э.Ф., Перминова В.А. Риск формирования профессиональной, производственно-обусловленной и общесоматической патологии у работников металлургических производств // Вестник Авиценны. 2021. Т. 23. № 2. С. 280–290. doi: 10.25005/2074-0581-2021-23-2-280-290Masyagutova LM, Abdrakhmanova ER, Gabdulvaleeva EF, Perminova VA. Risk of occupational, work-related, and somatic morbidity among metallurgical industries workers. Vestnik Avitsenny. 2021;23(2):280-290. doi: 10.25005/2074-0581-2021-23-2-280-290Зайцева Н.В., Май И.В., Шур П.З., Алексеев В.Б., Лебедева-Несевря Н.А. Практика оценки и управления рисками здоровью на базе новых методов и подходов // Анализ риска здоровью в стратегии государственного социально-экономического развития. Пермь: Изд-во Пермск. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. С. 625–711.Zaitseva NV, May IV, Shur PZ, Alekseev VB, Lebedeva-Nesevrya NA. [Practice of health risk assessment and management based on new methods and approaches.] In: [Health Risk Analysis in the Strategy of State Socio-Economic Development.] Perm: Perm National Research Polytechnic University; 2014: 625-711. (In Russ.)Schulte PA, Hauser JE. The use of biomarkers in occupational health research, practice, and policy. Toxicol Lett. 2012;213(1):91-99. doi: 10.1016/j.toxlet.2011.03.027Schulte PA, Hauser JE. The use of biomarkers in occupational health research, practice, and policy. Toxicol Lett. 2012;213(1):91-99. doi: 10.1016/j.toxlet.2011.03.027Жеглова А.В. Персонифицированный профессиональный риск у работников горнодобывающих предприятий. Здоровье и безопасность на рабочем месте: Материалы III Международной научно-практического форума, Новополоцк-Полоцк, Беларусь, 15-17 мая 2019 года / Под редакцией Бухтияров И.В., Рыбина Т.М. Новополоцк-Полоцк, Беларусь: Федеральное бюджетное научное учреждение «научно-исследовательский институт медицины труда имени академика Н.Ф. Измерова», 2019. С. 113–117.Zheglova AV. Personified occupational risk for employees of mining enterprises. In: Bukhtiyarov IV, Rybina TM, eds. Health and Safety at the Workplace: Proceedings of the III International Scientific Forum, Novopolotsk–Polotsk, Belarus, May 15–17, 2019. Novopolotsk–Polotsk, Belarus: Polycraft LLC; 2019;1(3):113-117. (In Russ.) doi: 10.31089/978-985-7153-76-3-2019-1-3-113-117Зайцева Н.В., Шур П.З., Костарев В.Г., Клименко А.Р., Пузиков Ю.Г., Болотова Е.И. Обоснование программы исследований по оценке факторов риска на предприятии порошковой металлургии // Вестник ПГУ. Биология. 2010. № 2. С. 50–56.Zaitseva NV, Shur PZ, Kostarev VG, Klimenko AR, Puzikov YuG, Bolotova EI. Substantiation of a research programme for powder metallurgy risk factor assessment. Vestnik Permskogo Unversiteta. Series: Biology. 2010;(2):50-56. (In Russ.)Ажиметова Г.Н., Койгельдинова Ш.С. Прогнозирование сроков развития антракосиликоза у горнорабочих угольной промышленности // Медицина и экология. 2010. № 2 (55). С. 46–49.Azhimetova GN, Koigeldinova SS. Prediction of anthracosilicosis development terms at miners of coal industry. Meditsina i Ekologiya. 2010;(2(55)):46-49. (In Russ.)Davis AP, Murphy CG, Rosenstein MC, Wiegers TC, Mattingly CJ. The Comparative Toxicogenomics Database facilitates identification and understanding of chemical– gene–disease associations: Arsenic as a case study. BMC Med Genomics. 2008;1:48. doi: 10.1186/1755-8794-1-48Davis AP, Murphy CG, Rosenstein MC, Wiegers TC, Mattingly CJ. The Comparative Toxicogenomics Database facilitates identification and understanding of chemical– gene–disease associations: Arsenic as a case study. BMC Med Genomics. 2008;1:48. doi: 10.1186/1755-8794-1-48Hanzlik RP, Koen YM, Theertham B, Dong Y, Fang J. The reactive metabolite target protein database (TPDB) – a web-accessible resource. BMC Bioinformatics. 2007;8:95. doi: 10.1186/1471-2105-8-95Hanzlik RP, Koen YM, Theertham B, Dong Y, Fang J. The reactive metabolite target protein database (TPDB) – a web-accessible resource. BMC Bioinformatics. 2007;8:95. doi: 10.1186/1471-2105-8-95Lamurias A, Jesus S, Neveu V, Salek RM, Couto FM. Information retrieval using machine learning for biomarker curation in the Exposome–Explorer. Front Res Metr Anal. 2021;6:689264. doi: 10.3389/frma.2021.689264Lamurias A, Jesus S, Neveu V, Salek RM, Couto FM. Information retrieval using machine learning for biomarker curation in the Exposome–Explorer. Front Res Metr Anal. 2021;6:689264. doi: 10.3389/frma.2021.689264Kim S. Public chemical databases. In: Ranganathan S, Gribskov M, Nakai K, SchÖnbach C. Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology. Academic Press; 2019;2:628-639. doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20192-1Kim S. Public chemical databases. In: Ranganathan S, Gribskov M, Nakai K, SchÖnbach C. Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology. Academic Press; 2019;2:628-639. doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20192-1Pawar G, Madden JC, Ebbrell D, Firman JW, Cronin MTD. In silico toxicology data resources to support read–across and (Q)SAR. Front Pharmacol. 2019;10:561. doi: 10.3389/fphar.2019.00561Pawar G, Madden JC, Ebbrell D, Firman JW, Cronin MTD. In silico toxicology data resources to support read–across and (Q)SAR. Front Pharmacol. 2019;10:561. doi: 10.3389/fphar.2019.00561Зайцева Н.В., Шур П.З., Клименко А.Р., Устинова О.Ю., Лебедева-Несевря Н.А., Костарев В.Г. Гигиеническая оценка факторов риска на производствах порошковой металлургии // Медицина труда и промышленная экология. 2011. № 11. С. 16–20.Zaitseva NV, Shur PZ, Klimenko AR, Ustinova OYu, Lebedeva-Nesevria NA, Kostarev VG. Hygienic evaluation of risk factors on powder metallurgy production. Meditsina Truda i Promyshlennaya Ekologiya. 2011;(11):16-20. (In Russ.)Кытикова О.Ю., Гвозденко Т.А., Антонюк М.В. Современные аспекты распространенности хронических бронхолегочных заболеваний // Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2017. № 64. С. 94–100.Kytikova OYu, Gvozdenko TA, Antonyuk MV. Modern aspects of prevalence of chronic bronchopulmonary diseases. Byulleten’ Fiziologii i Patologii Dykhaniya. 2017;(64):94-100. (In Russ.) doi: 10.12737/article_5936346fdfc1f3.32482903Davis AP, Grondin CJ, Johnson RJ, et al. Comparative Toxicogenomics Database (CTD): Update 2021. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1138-D1143. doi: 10.1093/nar/gkaa891Davis AP, Grondin CJ, Johnson RJ, et al. Comparative Toxicogenomics Database (CTD): Update 2021. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1138-D1143. doi: 10.1093/nar/gkaa891Mattingly CJ. Chemical databases for environmental health and clinical research. Toxicol Lett. 2009;186(1):62-65. doi: 10.1016/j.toxlet.2008.10.003Mattingly CJ. Chemical databases for environmental health and clinical research. Toxicol Lett. 2009;186(1):62-65. doi: 10.1016/j.toxlet.2008.10.003Cai Y, Rosen Vollmar AK, Johnson CH. Analyzing metabolomics data for environmental health and exposome research. Methods Mol Biol. 2020;2104:447-467. doi: 10.1007/978-1-0716-0239-3_22Cai Y, Rosen Vollmar AK, Johnson CH. Analyzing metabolomics data for environmental health and exposome research. Methods Mol Biol. 2020;2104:447-467. doi: 10.1007/978-1-0716-0239-3_22Davis AP, Wiegers TC, Johnson RJ, Sciaky D, Wiegers J, Mattingly CJ. Comparative Toxicogenomics Database (CTD): Update 2023. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D1257-D1262. doi: 10.1093/nar/gkac833Davis AP, Wiegers TC, Johnson RJ, Sciaky D, Wiegers J, Mattingly CJ. Comparative Toxicogenomics Database (CTD): Update 2023. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D1257-D1262. doi: 10.1093/nar/gkac833Mattingly CJ, Colby GT, Rosenstein MC, Forrest JN Jr, Boyer JL. Promoting comparative molecular studies in environmental health research: An overview of the Comparative Toxicogenomics Database (CTD). Pharmacogenomics J. 2004;4(1):5-8. doi: 10.1038/sj.tpj.6500225Mattingly CJ, Colby GT, Rosenstein MC, Forrest JN Jr, Boyer JL. Promoting comparative molecular studies in environmental health research: An overview of the Comparative Toxicogenomics Database (CTD). Pharmacogenomics J. 2004;4(1):5-8. doi: 10.1038/sj.tpj.6500225Mattingly CJ, Rosenstein MC, Colby GT, Forrest JN Jr, Boyer JL. The Comparative Toxicogenomics Database (CTD): A resource for comparative toxicological studies. J Exp Zool A Comp Exp Biol. 2006;305(9):689-692. doi: 10.1002/jez.a.307Mattingly CJ, Rosenstein MC, Colby GT, Forrest JN Jr, Boyer JL. The Comparative Toxicogenomics Database (CTD): A resource for comparative toxicological studies. J Exp Zool A Comp Exp Biol. 2006;305(9):689-692. doi: 10.1002/jez.a.307Wiegers TC, Davis AP, Cohen KB, Hirschman L, Mattingly CJ. Text mining and manual curation of chemical-gene-disease networks for the Comparative Toxicogenomics Database (CTD). BMC Bioinformatics. 2009;10:326. doi: 10.1186/1471-2105-10-326Wiegers TC, Davis AP, Cohen KB, Hirschman L, Mattingly CJ. Text mining and manual curation of chemical-gene-disease networks for the Comparative Toxicogenomics Database (CTD). BMC Bioinformatics. 2009;10:326. doi: 10.1186/1471-2105-10-326Mattingly CJ, Colby GT, Forrest JN, Boyer JL. The Comparative Toxicogenomics Database (CTD). Environ Health Perspect. 2003;111(6):793-795. doi: 10.1289/ehp.6028Mattingly CJ, Colby GT, Forrest JN, Boyer JL. The Comparative Toxicogenomics Database (CTD). Environ Health Perspect. 2003;111(6):793-795. doi: 10.1289/ehp.6028Hanzlik RP, Koen YM, Garrett MJ. The reactive metabolite target protein database archive. Medicinal Chemistry Scholarly Works. 2020. Accessed February 21, 2024. https://kuscholarworks.ku.edu/handle/1808/30592Hanzlik RP, Koen YM, Garrett MJ. The reactive metabolite target protein database archive. Medicinal Chemistry Scholarly Works. 2020. Accessed February 21, 2024. https://kuscholarworks.ku.edu/handle/1808/30592Hanzlik RP, Fang J, Koen YM. Filling and mining the reactive metabolite target protein database. Chem Biol Interact. 2009;179(1):38-44. doi: 10.1016/j.cbi.2008.08.016Hanzlik RP, Fang J, Koen YM. Filling and mining the reactive metabolite target protein database. Chem Biol Interact. 2009;179(1):38-44. doi: 10.1016/j.cbi.2008.08.016Zhao F, Li L, Chen Y, et al. Risk-based chemical ranking and generating a prioritized human exposome database. Environ Health Perspect. 2021;129(4):47014. doi: 10.1289/EHP7722Zhao F, Li L, Chen Y, et al. Risk-based chemical ranking and generating a prioritized human exposome database. Environ Health Perspect. 2021;129(4):47014. doi: 10.1289/ EHP7722International Agency for Research on Cancer/World Health Organization. What is Exposome-Explorer? Accessed June 2, 2023. http://exposome-explorer.iarc.fr/aboutInternational Agency for Research on Cancer/World Health Organization. What is Exposome-Explorer? Accessed June 2, 2023. http://exposome-explorer.iarc.fr/aboutNeveu V, Nicolas G, Salek RM, Wishart DS, Scalbert A. Exposome-Explorer 2.0: An update incorporating candidate dietary biomarkers and dietary associations with cancer risk. Nucleic Acids Res. 2020;48(D1):D908-D912. doi: 10.1093/nar/gkz1009Neveu V, Nicolas G, Salek RM, Wishart DS, Scalbert A. Exposome-Explorer 2.0: An update incorporating candidate dietary biomarkers and dietary associations with cancer risk. Nucleic Acids Res. 2020;48(D1):D908-D912. doi: 10.1093/nar/gkz1009Neveu V, Moussy A, Rouaix H, et al. Exposome-Explorer: A manually-curated database on biomarkers of exposure to dietary and environmental factors. Nucleic Acids Res. 2017;45(D1):D979-D984. doi: 10.1093/nar/gkw980Neveu V, Moussy A, Rouaix H, et al. Exposome-Explorer: A manually-curated database on biomarkers of exposure to dietary and environmental factors. Nucleic Acids Res. 2017;45(D1):D979-D984. doi: 10.1093/nar/gkw980Wang Y, Xiao J, Suzek TO, Zhang J, Wang J, Bryant SH. PubChem: A public information system for analyzing bioactivities of small molecules. Nucleic Acids Res. 2009;37(Web Server issue):W623-33. doi: 10.1093/nar/gkp456Wang Y, Xiao J, Suzek TO, Zhang J, Wang J, Bryant SH. PubChem: A public information system for analyzing bioactivities of small molecules. Nucleic Acids Res. 2009;37(Web Server issue):W623-33. doi: 10.1093/nar/gkp456Wang Y, Bolton E, Dracheva S, et al. An overview of the PubChem BioAssay resource. Nucleic Acids Res. 2010;38(Database issue):D255-66. doi: 10.1093/nar/gkp965Wang Y, Bolton E, Dracheva S, et al. An overview of the PubChem BioAssay resource. Nucleic Acids Res. 2010;38(Database issue):D255-66. doi: 10.1093/nar/gkp965Kim S, Chen J, Cheng T, et al. PubChem 2023 update. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D1373-D1380. doi: 10.1093/nar/gkac956Kim S, Chen J, Cheng T, et al. PubChem 2023 update. Nucleic Acids Res. 2023;51(D1):D1373-D1380. doi: 10.1093/nar/gkac956Li Q, Cheng T, Wang Y, Bryant SH. PubChem as a public resource for drug discovery. Drug Discov Today. 2010;15(23-24):1052-1057. doi: 10.1016/j.drudis.2010.10.003Li Q, Cheng T, Wang Y, Bryant SH. PubChem as a public resource for drug discovery. Drug Discov Today. 2010;15(23-24):1052-1057. doi: 10.1016/j.drudis.2010.10.003National Library of Medicine. About PubChem. Accessed June 2, 2023. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/docs/aboutNational Library of Medicine. About PubChem. Accessed June 2, 2023. https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/docs/aboutKim S, Thiessen PA, Bolton EE, et al. PubChem substance and compound databases. Nucleic Acids Res. 2016;44(D1):D1202–D1213. doi: 10.1093/nar/gkv951Kim S, Thiessen PA, Bolton EE, et al. PubChem substance and compound databases. Nucleic Acids Res. 2016;44(D1):D1202–D1213. doi: 10.1093/nar/gkv951Kim S, Chen J, Cheng T, et al. PubChem in 2021: New data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1388-D1395. doi: 10.1093/nar/gkaa971Kim S, Chen J, Cheng T, et al. PubChem in 2021: New data content and improved web interfaces. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D1388-D1395. doi: 10.1093/nar/gkaa971Musa A, Tripathi S, Dehmer M, Emmert-Streib F. L1000 Viewer: A search engine and web interface for the LINCS data repository. Front Genet. 2019;10:557. doi: 10.3389/fgene.2019.00557Musa A, Tripathi S, Dehmer M, Emmert-Streib F. L1000 Viewer: A search engine and web interface for the LINCS data repository. Front Genet. 2019;10:557. doi: 10.3389/fgene.2019.00557Xie Z, Kropiwnicki E, Wojciechowicz ML, et al. Getting started with LINCS datasets and tools. Curr Protoc. 2022;2(7):e487. doi: 10.1002/cpz1.487Xie Z, Kropiwnicki E, Wojciechowicz ML, et al. Getting started with LINCS datasets and tools. Curr Protoc. 2022;2(7):e487. doi: 10.1002/cpz1.487Cheng L, Li L. Systematic quality control analysis of LINCS data. CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2016;5(11):588-598. doi: 10.1002/psp4.12107Cheng L, Li L. Systematic quality control analysis of LINCS data. CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2016;5(11):588-598. doi: 10.1002/psp4.12107Stathias V, Turner J, Koleti A, et al. LINCS Data Portal 2.0: Next generation access point for perturbation–response signatures. Nucleic Acids Res. 2020;48(D1):D431-D439. doi: 10.1093/nar/gkz1023Stathias V, Turner J, Koleti A, et al. LINCS Data Portal 2.0: Next generation access point for perturbation–response signatures. Nucleic Acids Res. 2020;48(D1):D431-D439. doi: 10.1093/nar/gkz1023Koleti A, Terryn R, Stathias V, et al. Data portal for the Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS) program: Integrated access to diverse large-scale cellular perturbation response data. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D558-D566. doi: 10.1093/nar/gkx1063Koleti A, Terryn R, Stathias V, et al. Data portal for the Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS) program: Integrated access to diverse large-scale cellular perturbation response data. Nucleic Acids Res. 2018;46(D1):D558-D566. doi: 10.1093/nar/gkx1063Vempati UD, Chung C, Mader C, et al. Metadata standard and data exchange specifications to describe, model, and integrate complex and diverse high-throughput screening data from the Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS). J Biomol Screen. 2014;19(5):803-816. doi: 10.1177/1087057114522514Vempati UD, Chung C, Mader C, et al. Metadata standard and data exchange specifications to describe, model, and integrate complex and diverse high-throughput screening data from the Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS). J Biomol Screen. 2014;19(5):803-816. doi: 10.1177/1087057114522514

The authors declare that there are no conflicts of interest present.