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Enregistrement W1967088896 · doi:10.1038/srep00874

TMV-Gate vectors: Gateway compatible tobacco mosaic virus based expression vectors for functional analysis of proteins

2012· article· en· W1967088896 sur OpenAlexafffund
Sateesh Kagale, Shihomi Uzuhashi, Merek Wigness, Tricia Bender, Wen Yang, M. Hossein Borhan, Kevin Rozwadowski

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésTobacco mosaic virusComputational biologyExpression vectorBiologyTobamovirusVector (molecular biology)EpitopeCucumber mosaic virusRecombinant DNAPlant virusVirusGeneVirologyGeneticsAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant viral expression vectors are advantageous for high-throughput functional characterization studies of genes due to their capability for rapid, high-level transient expression of proteins. We have constructed a series of tobacco mosaic virus (TMV) based vectors that are compatible with Gateway technology to enable rapid assembly of expression constructs and exploitation of ORFeome collections. In addition to the potential of producing recombinant protein at grams per kilogram FW of leaf tissue, these vectors facilitate either N- or C-terminal fusions to a broad series of epitope tag(s) and fluorescent proteins. We demonstrate the utility of these vectors in affinity purification, immunodetection and subcellular localisation studies. We also apply the vectors to characterize protein-protein interactions and demonstrate their utility in screening plant pathogen effectors. Given its broad utility in defining protein properties, this vector series will serve as a useful resource to expedite gene characterization efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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