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Enregistrement W156513061 · doi:10.1007/978-1-59745-540-4_14

Analysis of Membrane Protein Complexes Using the Split-Ubiquitin Membrane Yeast Two-Hybrid System

2009· article· en· W156513061 sur OpenAlexaff
Saranya Kittanakom, Matthew Chuk, Victoria Wong, Jamie C. Snyder, Dawn Edmonds, Apostolos Lydakis, Zhaolei Zhang, Daniel Auerbach, Igor Štagljar

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractomeVesicle-associated membrane protein 8Two-hybrid screeningMembrane proteinCell biologyBiologyProtein–protein interactionUbiquitinTranscription factorBiochemistryChemistryYeastMembraneGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has begun to elucidate the global network of cytosolic and membrane protein interactions. The resulting interactome map facilitates numerous biological studies, including those for cell signalling, protein trafficking and protein regulation. Due to the hydrophobic nature of membrane proteins such as tyrosine kinases, G-protein coupled receptors, membrane bound phosphatases and transporters it is notoriously difficult to study their relationship to signaling molecules, the cytoskeleton, or any other interacting partners. Although conventional yeast-two hybrid is a simple and robust technique that is effective in the identification of specific protein-protein interactions, it is limited in its use for membrane proteins. However, the split-ubiquitin membrane based yeast two-hybrid assay (MYTH) has been described as a tool that allows for the identification of membrane protein interactions. In the MYTH system, ubiquitin has been split into two halves, each of which is fused to a protein, at least one of which is membrane bound. Upon interaction of these two proteins, the two halves of ubiquitin are reconstituted and a transcription factor that is fused to the membrane protein is released. The transcription factor then enters the nucleus and activates transcription of reporter genes. Currently, large-scale MYTH screens using cDNA or gDNA libraries are performed to identify and map the binding partners of various membrane proteins. Thus, the MYTH system is proving to be a powerful tool for the elucidation of specific protein-protein interactions, contributing greatly to the mapping of the membrane protein interactome.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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