A bacteria colony-based screen for optimal linker combinations in genetically encoded biosensors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fluorescent protein (FP)-based biosensors based on the principle of intramolecular Förster resonance energy transfer (FRET) enable the visualization of a variety of biochemical events in living cells. The construction of these biosensors requires the genetic insertion of a judiciously chosen molecular recognition element between two distinct hues of FP. When the molecular recognition element interacts with the analyte of interest and undergoes a conformational change, the ratiometric emission of the construct is altered due to a change in the FRET efficiency. The sensitivity of such biosensors is proportional to the change in ratiometric emission, and so there is a pressing need for methods to maximize the ratiometric change of existing biosensor constructs in order to increase the breadth of their utility. RESULTS: To accelerate the development and optimization of improved FRET-based biosensors, we have developed a method for function-based high-throughput screening of biosensor variants in colonies of Escherichia coli. We have demonstrated this technology by undertaking the optimization of a biosensor for detection of methylation of lysine 27 of histone H3 (H3K27). This effort involved the construction and screening of 3 distinct libraries: a domain library that included several engineered binding domains isolated by phage-display; a lower-resolution linker library; and a higher-resolution linker library. CONCLUSION: Application of this library screening methodology led to the identification of an optimized H3K27-trimethylation biosensor that exhibited an emission ratio change (66%) that was 2.3 × improved relative to that of the initially constructed biosensor (29%).
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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 | 0,001 | 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 découle