Development of a Fluorescent Ligand-Binding Assay Using the AcroWell Filter Plate
Notice bibliographique
Résumé
One of the most powerful tools for receptor research and drug discovery is the use of receptor-ligand affinity screening of combinatorial libraries. Early work involved the use of radioactive ligands to identify a binding event; however, there are numerous limitations involved in the use of radioactivity for high throughput screening. These limitations have led to the creation of highly sensitive, nonradioactive alternatives to investigate receptor-ligand interactions. Pall Gelman Laboratory has introduced the AcroWell, a patented low-fluorescent-background membrane and sealing process together with a filter plate design that is compatible with robotic systems. Taken together, these allow the AcroWell 96-well filter plate to detect trace quantities of lanthanide-labeled ligands for cell-, bead-, or membrane-based assays using time-resolved fluorescence. Using europium-labeled galanin, we have demonstrated that saturation binding experiments can be performed with low-background fluorescence and signal-to-noise ratios that rival traditional radioisotopic techniques while maintaining biological integrity of the receptor-ligand interaction. In addition, the ability to discriminate between active and inactive compounds in a mock galanin screen is demonstrated with low well-to-well variability, allowing reliable determination of positive hits even for low-affinity interactions.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,018 |
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 ».