A Proximity Ligation Assay Using Transiently Transfected, Epitope-Tagged Proteins: Application for in Situ Detection of Dimerized Receptor Tyrosine Kinases
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of small molecule and antibody inhibitors targeting the interaction of receptor tyrosine kinases (RTKs), such as epidermal growth factor receptor (EGFR), is of high pharmacological and biological interest. Unfortunately, conventional biochemical techniques using cell or tissue lysates and co-immunoprecipitation experiments to investigate EGFR dimerization are not always conclusive. Here we describe a series of technical and biological validation experiments demonstrating the utility of a proximity ligation assay (PLA)-based methodology for in situ visualization and quantification of ligand-dependent EGFR receptor dimerization in intact cells. Using the PLA approach combined with a universally applicable epitope tagging strategy, we detected EGFR dimers in cells transiently co-expressing FLAG-tagged and MYC-tagged human EGFRs. Our data strongly suggest that PLA can be used to detect ligand-dependent EGFR dimerization and this signal is generated in a protein interaction-based manner, rather than solely due to proximity of target proteins. This application represents a generalized RTK expression strategy for protein-interaction analysis in a transient expression system where antibody epitopes are not known or not unique enough to discriminate between interaction partners. This assay also holds promise as a general RTK dimerization screening tool in tissue specimens to identify potential dimerization inhibitors with clinical relevance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 découle