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Enregistrement W2040877465 · doi:10.1034/j.1399-3011.2001.00786.x

DiSSiMiL: Diverse Small Size Mini‐Libraries applied to simple and rapid epitope mapping of a monoclonal antibody

2001· article· en· W2040877465 sur OpenAlexaff
Kevin Burgess, Inn‐Oc Han, Afang Zhang, Wenhua Zheng, H. Uri Saragovi, Kandavel Shanmugam, Mark Featherstone

Notice bibliographique

RevueJournal of Peptide Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer Institute
Mots-clésEpitopePentapeptide repeatMonoclonal antibodyEpitope mappingLinear epitopeComputational biologyChemistryAmino acidBiochemistryMolecular biologyBiologyPeptideAntibodyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods for screening protein-protein interactions are useful in protein science and for the generation of drug leads. We set out to develop a simplified assay to rapidly test protein-protein interactions, with a library of 400 pentapeptides comprising the 20 natural amino acids at two variable positions followed by three glycines (NH2-X1X2GGG). The library was used to identify the epitope of monoclonal antibody (mAb) 10D11 directed against the HOXD4 protein. Three pentapeptide 'hits' were selected (VYGGG, PWGGG and WKGGG) from direct binding assays screening for pentapeptide-mAb interactions; and from assays using pentapeptides in solution to competitively block HOXD4-mAb interactions. Alignment of the three 'hit' pentapeptides to the HOXD4 sequence predicts the mAb 10D11 epitope as NH2-VYPWMK. Synthesis of NH2-VYPWMK hexapeptide confirmed this prediction; and an alanine scan of HOXD4 ablated binding by mAb 10D11 when amino acids in the putative epitope were mutated. We propose that these simplified but diverse libraries can be used for rapid epitope mapping of some mAbs, and for generating lead small peptide analogs that interfere with receptor-ligand or other protein-protein interactions, or with enzymatic activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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