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Enregistrement W1996006831 · doi:10.1016/j.febslet.2013.09.028

Targeted expression, purification, and cleavage of fusion proteins from inclusion bodies in <i>Escherichia coli</i>

2013· review· en· W1996006831 sur OpenAlexafffund
Peter M. Hwang, Jonathan Pan, Brian D. Sykes

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCyanogen bromideFusion proteinInclusion bodiesChemistryEscherichia coliCleavage (geology)KetosteroidBiochemistryFusionFormic acidIsomeraseCombinatorial chemistryPeptide sequenceBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, proteins are typically overexpressed using solubility-enhancing fusion tags that allow for affinity chromatographic purification and subsequent removal by site-specific protease cleavage. In this review, we present an alternative approach to protein production using fusion partners specifically designed to accumulate in insoluble inclusion bodies. The strategy is appropriate for the mass production of short peptides, intrinsically disordered proteins, and proteins that can be efficiently refolded in vitro. There are many fusion protein systems now available for insoluble expression: TrpLE, ketosteroid isomerase, PurF, and PagP, for example. The ideal fusion partner is effective at directing a wide variety of target proteins into inclusion bodies, accumulates in large quantities in a highly pure form, and is readily solubilized and purified in commonly used denaturants. Fusion partner removal under denaturing conditions is biochemically challenging, requiring harsh conditions (e.g., cyanogen bromide in 70% formic acid) that can result in unwanted protein modifications. Recent advances in metal ion-catalyzed peptide bond cleavage allow for more mild conditions, and some methods involving nickel or palladium will likely soon appear in more biological applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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