An improved dual‐expression concept, generating high‐quality antibodies for proteomics research
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Notice bibliographique
Résumé
A novel, improved dual bacterial-expression system, designed for large-scale generation of high-quality polyclonal antibody preparations intended for proteomics research, is presented. The concept involves parallel expression of cDNA-encoded proteins, as a fusion with two different tags in two separate vector systems. Both systems enable convenient blotting procedures for expression screening on crude bacterial cell cultures and single-step affinity purification under denaturing conditions. One of the fusion proteins is used to elicit antibodies, and the second fusion protein is used in an immobilized form as an affinity ligand to enrich antibodies with selective reactivity to the cDNA-encoded part, common for the two fusion proteins. To evaluate the system, four cDNA clones from putative nuclear proteins from the non-biting midge Chironomus tentans were expressed. Antibodies to these cDNA-encoded proteins were generated, enriched and used in blotting and immunofluorescence procedures to determine expression patterns for the native proteins corresponding to the cDNAs. The four antibody preparations showed specific reactivity to the corresponding recombinant cDNA-encoded proteins, and three of the four antibodies gave specific staining in Western-blot analysis of nuclear cell extracts. Furthermore, two of the antibody preparations gave specific staining in immunofluorescence analysis of C. tentans cells. We conclude that the dual-vector concept presented offers a highly stringent strategy for the generation of monospecific polyclonal antibodies, which are useful in proteomics research.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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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