Development of pan-specific antibody against trimethyllysine for protein research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trimethylation of the Nepsilon-lysine residues in a protein is one of the most important events of posttranslational modifications. Simple methods for rapid detection and isolation of the Nepsilon-trimethylated protein species are needed. This report introduces a novel method to prepare the affinity purified antibody specific for the Nepsilon-trimethylated lysine (tMeK). The applications of the purified antibody are also reported in this paper. METHODS: We generated the methylated keyhole limpet heomocyanin (KLH) under controlled chemical methylation reaction using CH3I and used it as an immunogen to raise anti-methylated lysine antibodies. The tMeK specific antibody was selectively isolated using a two-step affinity chromatography in which the mMeK/dMeK specific antibodies were removed and the tMeK specific antibody was captured. Finally, the eluted anti-tMeK antibody was characterized. RESULTS: The ELISA results indicated that the antibody reacted only to tMeK but not to mono- and dimethyllysine. Western-blot results showed that the Nepsilon-trimethylated proteins were detected in both animal tissue and cultured cells and that the antibody signal could be competitively inhibited with free tMeK. CONCLUSION: The specific tMeK antibody we developed is useful for one-step isolation of proteins with Nepsilon-trimethyllysine residues and also for the detection, identification and localization of proteins with trimethyllysine residues in the cells.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».