MARINE-EXPRESS: taking advantage of high throughput cloning and expression strategies for the post-genomic analysis of marine organisms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The production of stable and soluble proteins is one of the most important steps prior to structural and functional studies of biological importance. We investigated the parallel production in a medium throughput strategy of genes coding for proteins from various marine organisms, using protocols that involved recombinatorial cloning, protein expression screening and batch purification. This strategy was applied in order to respond to the need for post-genomic validation of the recent success of a large number of marine genomic projects. Indeed, the upcoming challenge is to go beyond the bioinformatic data, since the bias introduced through the genomes of the so called model organisms leads to numerous proteins of unknown function in the still unexplored world of the oceanic organisms. RESULTS: We present here the results of expression tests for 192 targets using a 96-well plate format. Genes were PCR amplified and cloned in parallel into expression vectors pFO4 and pGEX-4T-1, in order to express proteins N-terminally fused to a six-histidine-tag and to a GST-tag, respectively. Small-scale expression and purification permitted isolation of 84 soluble proteins and 34 insoluble proteins, which could also be used in refolding assays. Selected examples of proteins expressed and purified to a larger scale are presented. CONCLUSIONS: The objective of this program was to get around the bottlenecks of soluble, active protein expression and crystallization for post-genomic validation of a number of proteins that come from various marine organisms. Multiplying the constructions, vectors and targets treated in parallel is important for the success of a medium throughput strategy and considerably increases the chances to get rapid access to pure and soluble protein samples, needed for the subsequent biochemical characterizations. Our set up of a medium throughput strategy applied to genes from marine organisms had a mean success rate of 44% soluble protein expression from marine bacteria, archaea as well as eukaryotic organisms. This success rate compares favorably with other protein screening projects, particularly for eukaryotic proteins. Several purified targets have already formed the base for experiments aimed at post-genomic validation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».