Biotinylation of the Fcγ receptor ectodomains by mammalian cell co-transfection: application to the development of a surface plasmon resonance-based assay
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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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».