Direct measurement of the kinetics of CBM9 fusion‐tag bioprocessing using luminescence resonance energy transfer
Notice bibliographique
Résumé
The economics of affinity-tagging technologies, particularly at preparative scales, depends in part on the cost and efficiency of the bioprocessing step used to remove the affinity tag and obtain the final purified product (Lowe et al., J Biochem Biophys Methods. 2001;49:561-574). When CBM9, the family 9 cellulose binding module from Thermotoga maritima, serves as the affinity tag, the overall efficiency of tag removal is a function of the choice of processing enzyme and the local structure of the cleavage site, most notably the linker sequence flanking the bioprocessing recognition site on the tag side. A novel spectroscopic method is reported and used to rapidly and accurately measure CBM9 fusion-tag bioprocessing kinetics and their dependence on the choice of linker sequence. The assay monitors energy transfer between a lanthanide-based donor bound to the CBM9 tag and an acceptor fluorophore presented on the target protein or peptide. Enzyme-catalyzed cleavage of the fusion tag terminates this resonance energy transfer, resulting in a change in fluorescence intensity that can be monitored to quantify substrate concentration over time. The assay is simple, fast and accurate, providing k(cat)/K(M) values that contain standard errors of less than 3%. As a result, both substantial and subtle differences in bioprocessing kinetics can be measured and used to guide bioproduct design.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».