Confocal Microscopy-based Linescan Methodologies for Intra-Golgi Localization of Proteins
Notice bibliographique
Résumé
Localization of resident Golgi proteins to earlier (cis) or later (trans) Golgi compartments has traditionally required quantitative immunocytochemistry and electron microscopy, which are inaccessible to many researchers. For this reason, light microscopy has often been used, initially for localization of Golgi glycotransferases and, more recently, for other Golgi proteins (e.g., Arf1, GBF1, Rab6). Quantitation of light microscopic intra-Golgi localization can be problematic. We describe here a novel quantitative light microscopic methodology using linescans crossing the Golgi ribbon. Our method determines a localization for the unknown protein in a one-dimensional coordinate system in which 0.0 corresponds to localization of a cis marker and 1.0 to localization of a trans marker. We also describe a variant of this methodology in which Golgi morphology is simplified by nocodazole-induced dispersal into ministacks, allowing a fully automated analysis. In our assay, beta1,4-galactosyltransferase-YFP and Golgin97 localize similarly to trans markers, whereas p115, GBF1, and p58-YFP are similarly near other cis markers. The medial Golgi protein alpha1,3-1,6-mannosidase II gives an intermediate localization in this assay. These methodologies may prove useful in instances where electron microscopy is technically difficult as well as when rapid analysis of large numbers of samples is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».