Protein body‐inducing fusions for high‐level production and purification of recombinant proteins in plants
Notice bibliographique
Résumé
For the past two decades, therapeutic and industrially important proteins have been expressed in plants with varying levels of success. The two major challenges hindering the economical production of plant-made recombinant proteins include inadequate accumulation levels and the lack of efficient purification methods. To address these limitations, several fusion protein strategies have been recently developed to significantly enhance the production yield of plant-made recombinant proteins, while simultaneously assisting in their subsequent purification. Elastin-like polypeptides are thermally responsive biopolymers composed of a repeating pentapeptide 'VPGXG' sequence that are valuable for the purification of recombinant proteins. Hydrophobins are small fungal proteins capable of altering the hydrophobicity of their respective fusion partner, thus enabling efficient purification by surfactant-based aqueous two-phase systems. Zera, a domain of the maize seed storage protein γ-zein, can induce the formation of protein storage bodies, thus facilitating the recovery of fused proteins using density-based separation methods. These three novel protein fusion systems have also been shown to enhance the accumulation of a range of different recombinant proteins, while concurrently inducing the formation of protein bodies. The packing of these fusion proteins into protein bodies may exclude the recombinant protein from normal physiological turnover. Furthermore, these systems allow for quick, simple and inexpensive nonchromatographic purification of the recombinant protein, which can be scaled up to industrial levels of protein production. This review will focus on the similarities and differences of these artificial storage organelles, their biogenesis and their implication for the production of recombinant proteins in plants and their subsequent purification.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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.
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 ».