Automating Single Subunit Counting of Membrane Proteins in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating subunit stoichiometry of neurotransmitter receptors is preferably carried out in a mammalian expression system where the rules of native protein assembly are strictly obeyed. Although successful in Xenopus oocytes, single subunit counting, manually counting photobleaching steps of GFP-tagged subunits, has been hindered in mammalian cells by high background fluorescence, poor control of expression, and low GFP maturation efficiency. Here, we present a fully automated single-molecule fluorescence counting method that separates tagged proteins on the plasma membrane from background fluorescence and contaminant proteins in the cytosol or the endoplasmic reticulum and determines the protein stoichiometry. Lower GFP maturation rates observed in cells cultured at 37 °C were partly offset using a monomeric version of superfolder GFP. We were able to correctly identify the stoichiometry of GluK2 and α1 glycine receptors. Our approach permits the elucidation of stoichiometry for a wide variety of plasma membrane proteins in mammalian cells with any commercially available TIRF microscope.
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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 ».