The Optimization of Soluble PTEN Expression in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
As a vital tumor suppressor, PTEN (Phosphatase and tension homolog deleted on chromosome 10) is involved in inherited syndromes, and is among the most frequently inactivated tumor suppressor gene in sporadic cancers. PTEN loss-of-function widely occurs in human cancers via a variety of mechanisms, including genetic alterations and posttranslational modification. These suggest PTEN has a role of functional importance in a variety of cancers. In the present study, we constructed a prokaryotic expression vector that efficiently expresses GST-PTEN (the target protein in which PTEN is fused with glutathione S-transferase tag) in E. coli. We found that the target protein was partially soluble although major portions of the protein remained in the inclusion bodies. Furthermore, we explored the optimal induction temperature, isopropyl β-D-1-thiogalactopyranoside (IPTG) concentration and induction time in a series of experiments. Expression level analysis indicated that PTEN reached its peak level at 36(○)C for 8 h with 1.5625mM IPTG, while solubility analysis revealed the optimal induction temperature was at 20(○)C, the optimal IPTG concentration was 0.1µM and the optimal induction time was up to 8 h. Taken together, we provide an optimal induction condition for expressing soluble fusion protein of PTEN in E. coli, facilitating further analysis of PTEN's biological function in vitro.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».