Biotinylation of the Fcγ receptor ectodomains by mammalian cell co-transfection: application to the development of a surface plasmon resonance-based assay
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We here report the production of four biotinylated Fcγ receptor (FcγR) ectodomains and their subsequent stable capture on streptavidin-biosensor surfaces. For receptor biotinylation, we first describe an in-cell protocol based on the co-transfection of two plasmids corresponding to one of the FcγR ectodomains and the BirA enzyme in mammalian cells. This strategy is compared with a standard sequential in vitro enzymatic biotinylation with respect to biotinylation level and yield. Biotinylated FcγR ectodomains that have been prepared with both strategies are then compared by analytical ultracentrifugation and surface plasmon resonance (SPR) analyses. Overall, we demonstrate that in-cell biotinylation is an interesting alternative to standard biotinylation protocol, as it requires less purification steps while yielding higher titers. Finally, biotin-tagged FcγRs produced with the in-cell approach are successfully applied to the development of SPR-based assays to evaluate the impact of the glycosylation pattern of monoclonal antibodies on their interaction with CD16a and CD64. In that endeavor, we unambiguously observe that highly galactosylated trastuzumab (TZM-gal), non-glycosylated trastuzumab (TZM-NG), and reference trastuzumab are characterized by different kinetic profiles upon binding to CD16a and CD64 that had been captured at the biosensor surface via their biotin tag. More precisely, while TZM-NG binding to CD16a was not detected, TZM-gal formed a more stable complex with CD16a than our reference TZM. In contrast, both glycosylated TZM bound to captured CD64 in a stable and similar fashion, whereas the interaction of their non-glycosylated form with CD64 was characterized by a higher dissociation rate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle