An in silico overview on the usefulness of tags and linkers in plant molecular pharming
Notice bibliographique
Résumé
Plant molecular pharming is a promising concept based on the large-scale production of recombinant proteins encompassing antibodies, vaccines and enzymes for human or veterinary uses and treatments. This new branch of biopharmaceutical industry offers pratcical and safety advantages over other traditional production systems. In higher plants, the complex cellular machinery makes possible synthesis and posttranslational modifications of heterologous protein macromolecules. The limiting obstacle to using this plant system at industrial scale is most often the low yield of the recombinant proteins. To improve this production level, many studies have been focusing on the choice of plant species, tissues, organs and cell suspension cultures or various upstream and downstream constituents in the expression cassettes. Likewise, new engineering technologies in plant molecular pharming have emerged relying on the usefulness of using soybean agglutinin (SBA), hydrophobin, zein and elastin-like peptide tags which are employed to extract and purify recombinant proteins in some host systems and under the control, and as a part, of different expression cassettes. Known to be very useful tools in recombinant proteins linkers separate different domains or units of the heterologous gene and thereby keep the functionality of the protein of interest. Here, we compare computationally one tag SBA as a part of fusion with a pharmaceutical human protein ADA joint directly or by the specific flexible (GGGGS)3 liker. The in silico analysis focuses on the mRNAs stability and fusions of tagged and tagged-linked ADA recombinant proteins.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».