Mapping protein interactions by combining antibody affinity maturation and mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Mapping protein interactions by immunoprecipitation is limited by the availability of antibodies recognizing available native epitopes within protein complexes with sufficient affinity. Here we demonstrate a scalable approach for generation of such antibodies using phage display and affinity maturation. We combined antibody variable heavy (V(H)) genes from target-specific clones (recognizing Src homology 2 (SH2) domains of LYN, VAV1, NCK1, ZAP70, PTPN11, CRK, LCK, and SHC1) with a repertoire of 10(8) to 10(9) new variable light (V(L)) genes. Improved binders were isolated by stringent selections from these new "chain-shuffled" libraries. We also developed a predictive 96-well immunocapture screen and found that only 12% of antibodies had sufficient affinity/epitope availability to capture endogenous target from lysates. Using antibodies of different affinities to the same epitope, we show that affinity improvement was a key determinant for success and identified a clear affinity threshold value (60 nM for SHC1) that must be breached for success in immunoprecipitation. By combining affinity capture using matured antibodies to SHC1 with mass spectrometry, we identified seven known binding partners and two known SHC1 phosphorylation sites in epidermal growth factor (EGF)-stimulated human breast cancer epithelial cells. These results demonstrate that antibodies capable of immunoprecipitation can be generated by chain shuffling, providing a scalable approach to mapping protein-protein interaction networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».