Identification of protein‐protein interactions using <b><i>in vivo</i></b> cross‐linking and mass spectrometry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purification of protein complexes can be accomplished by different types of affinity chromatography. In a typical immunoaffinity experiment, protein complexes are captured from a cell lysate by an immobilized antibody that recognizes an epitope on one of the known components of the complex. After extensive washing to remove unspecifically bound proteins, the complexes are eluted and analyzed by mass spectrometry (MS). Transient complexes, which are characterized by high dissociation constants, are typically lost by this approach. In the present study, we describe a novel method for identifying transient protein-protein interactions using in vivo cross-linking and MS-based protein identification. Live cells are treated with formaldehyde, which rapidly permeates the cell membrane and generates protein-protein cross-links. Proteins cross-linked to a Myc-tagged protein of interest are copurified by immunoaffinity chromatography and subjected to a procedure which dissociates the cross-linked complexes. After separation by SDS-PAGE, proteins are identified by tandem mass spectrometry. Application of this method enabled the identification of numerous proteins that copurified with a constitutively active form of M-Ras (M-Ras(Q71L)). Among these, we identified the RasGAP-related protein IQGAP1 to be a novel interaction partner of M-Ras(Q71L). This method is applicable to many proteins and will aid in the study of protein-protein interactions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle