Single-molecule fluorescence study of the inhibition of the oncogenic functionality of STAT3
Notice bibliographique
Résumé
Signal-Transducer-and-Activator-of-Transcription 3 (STAT3) protein plays an important role in the onset of cancers such as leukemia and lymphoma. In this study, we aim to test the effectiveness of a novel peptide drug designed to tether STAT3 to the phospholipid bilayer of the cell membrane and thus inhibit unwanted transcription. As a first step, STAT3 proteins were successfully labelled with tetramethylrhodamine (TMR), a fluorescent dye with suitable photostability for single molecule studies. The effectiveness of labelling was determined using fluorescence correlation spectroscopy in a custom built confocal microscope, from which diffusion times and hydrodynamic radii of individual proteins were determined. A newly developed fluorescein derivative label (F-NAc) has been designed to be incorporated into the structure of the peptide drug so that peptide-STAT3 interactions can be examined. This dye is spectrally characterized and is found to be well suited for its application to this project, as well as other single-molecule studies. The membrane localization via high-affinity cholesterol-bound small-molecule binding agents can be demonstrated by encapsulating TMR-labeled STAT3 and inhibitors within a vesicle model cell system. To this end, unilaminar lipid vesicles were examined for size and encapsulation ability. Preliminary results of the efficiency and stability of the STAT3 anchoring in lipid membranes obtained via quantitative confocal imaging and single-molecule spectroscopy using a custom-built multiparameter fluorescence microscope are reported here.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».