An improved dual‐expression concept, generating high‐quality antibodies for proteomics research
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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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».