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Enregistrement W2084106291 · doi:10.1007/s10969-010-9093-8

Engineering of a wheat germ expression system to provide compatibility with a high throughput pET-based cloning platform

2010· article· en· W2084106291 sur OpenAlexaff
Li Zhao, Kate Zhao, Robin Hurst, Michael R. Slater, Thomas Acton, G.V.T. Swapna, Ritu Shastry, G. Kornhaber, G.T. Montelione

Notice bibliographique

RevueJournal of Structural and Functional Genomics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensStructural Genomics Consortium
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésWheat germStructural genomicsBiologyCloning (programming)Expression vectorEscherichia coliComputational biologyFusion proteinCell-free protein synthesisProtein biosynthesisBiochemistryCell biologyGeneProtein structureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheat germ cell-free methods provide an important approach for the production of eukaryotic proteins. We have developed a protein expression vector for the TNT((R)) SP6 High-Yield Wheat Germ Cell-Free (TNT WGCF) expression system (Promega) that is also compatible with our T7-based Escherichia coli intracellular expression vector pET15_NESG. This allows cloning of the same PCR product into either one of several pET_NESG vectors and this modified WGCF vector (pWGHisAmp) by In-Fusion LIC cloning (Zhu et al. in Biotechniques 43:354-359, 2007). Integration of these two vector systems allowed us to explore the efficacy of the TNT WGCF system by comparing the expression and solubility characteristics of 59 human protein constructs in both WGCF and pET15_NESG E. coli intracellular expression. While only 30% of these human proteins could be produced in soluble form using the pET15_NESG based system, some 70% could be produced in soluble form using the TNT WGCF system. This high success rate underscores the importance of eukaryotic expression host systems like the TNT WGCF system for eukaryotic protein production in a structural genomics sample production pipeline. To further demonstrate the value of this WGCF system in producing protein suitable for structural studies, we scaled up, purified, and analyzed by 2D NMR two (15)N-, (13)C-enriched human proteins. The results of this study indicate that the TNT WGCF system is a successful salvage pathway for producing samples of difficult-to-express small human proteins for NMR studies, providing an important complementary pathway for eukaryotic sample production in the NESG NMR structure production pipeline.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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