An evaluation of <b><i>in vitro</i></b> protein–protein interaction techniques: Assessing contaminating background proteins
Notice bibliographique
Résumé
Determination of protein-protein interactions is an important component in assigning function and discerning the biological relevance of proteins within a broader cellular context. In vitro protein-protein interaction methodologies, including affinity chromatography, coimmunoprecipitation, and newer approaches such as protein chip arrays, hold much promise in the detection of protein interactions, particularly in well-characterized organisms with sequenced genomes. However, each of these approaches attracts certain background proteins that can thwart detection and identification of true interactors. In addition, recombinant proteins expressed in Escherichia coli are also extensively used to assess protein-protein interactions, and background proteins in these isolates can thus contaminate interaction studies. Rigorous validation of a true interaction thus requires not only that an interaction be found by alternate techniques, but more importantly that researchers be aware of and control for matrix/support dependence. Here, we evaluate these methods for proteins interacting with DmsD (an E. coli redox enzyme maturation protein chaperone), in vitro, using E. coli subcellular fractions as prey sources. We compare and contrast the various in vitro interaction methods to identify some of the background proteins and protein profiles that are inherent to each of the methods in an E. coli system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».