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Enregistrement W1534473982 · doi:10.1186/1471-2199-8-6

An improved genetic system for detection and analysis of protein nuclear import signals

2007· article· en· W1534473982 sur OpenAlexaff
Kris Marshall, Zhiying Zhang, Jennifer Curran, Stephanie Derbyshire, Joe S. Mymryk

Notice bibliographique

RevueBMC Molecular Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear localization sequenceNLSBiologyFusion proteinNuclear transportCell biologyReporter geneSaccharomyces cerevisiaeMolecular biologyGeneGeneticsCell nucleusGene expressionRecombinant DNANucleus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nuclear import of proteins is typically mediated by their physical interaction with soluble cytosolic receptor proteins via a nuclear localization signal (NLS). A simple genetic assay to detect active NLSs based on their function in the yeast Saccharomyces cerevisiae has been previously described. In that system, a chimera consisting of a modified bacterial LexA DNA binding domain and the transcriptional activation domain of the yeast Gal4 protein is fused to a candidate NLS. A functional NLS will redirect the chimeric fusion to the yeast cell nucleus and activate transcription of a reporter gene. RESULTS: We have reengineered this nuclear import system to expand its utility and tested it using known NLS sequences from adenovirus E1A. Firstly, the vector has been reconstructed to reduce the level of chimera expression. Secondly, an irrelevant "stuffer" sequence from the E. coli maltose binding protein was used to increase the size of the chimera above the passive diffusion limit of the nuclear pore complex. The improved vector also contains an expanded multiple cloning site and a hemagglutinin epitope tag to allow confirmation of expression. CONCLUSION: The alterations in expression level and composition of the fusions used in this nuclear import system greatly reduce background activity in beta-galactosidase assays, improving sensitivity and allowing more quantitative analysis of NLS bearing sequences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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