A modified tandem affinity purification strategy identifies cofactors of the <b><i>Drosophila</i></b> nuclear receptor dHNF4
Notice bibliographique
Résumé
With the completion of numerous genome projects, new high-throughput methods are required to ascribe gene function and interactions. A method proven successful in yeast for protein interaction studies is tandem affinity purification (TAP) of native protein complexes followed by MS. Here, we show that TAP, using Protein A and CBP tags, is not generally suitable for the purification and identification of proteins from tissues. A head-to-head comparison of tags shows that two others, FLAG and His, provide protein yields from Drosophila tissues that are an order of magnitude higher than Protein A and CBP. FLAG-His purification worked sufficiently well so that two cofactors of the Drosophila nuclear receptor protein dHNF4 could be purified from whole animals. These proteins, Hsc70 and Hsp83, are important chaperones and cofactors of other nuclear receptor proteins. However, this is the first time that they have been shown to interact with a non-steroid binding nuclear receptor. We show that the two proteins increase the ability of dHNF4 to bind DNA in vitro and to function in vivo. The tags and approaches developed here will help facilitate the routine purification of proteins from complex cells, tissues and whole organisms.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».