A Quantitative Method for the Specific Assessment of Caspase-6 Activity in Cell Culture
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant activation of caspase-6 has recently emerged as a major contributor to the pathogeneses of neurodegenerative disorders such as Alzheimer's and Huntington disease. Commercially available assays to measure caspase-6 activity commonly use the VEID peptide as a substrate. However these methods are not well suited to specifically assess caspase-6 activity in the presence of other, confounding protease activities, as often encountered in cell and tissue samples. Here we report the development of a method that overcomes this limitation by using a protein substrate, lamin A, which is highly specific for caspase-6 cleavage at amino acid 230. Using a neo-epitope antibody against cleaved lamin A, we developed an electrochemiluminescence-based ELISA assay that is suitable to specifically detect and quantify caspase-6 activity in highly apoptotic cell extracts. The method is more sensitive than VEID-based assays and can be adapted to a high-content imaging platform for high-throughput screening. This method should be useful to screen for and characterize caspase-6 inhibitor compounds and other interventions to decrease intracellular caspase-6 activity for applications in neurodegenerative disorders.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 ».