Utility of formaldehyde cross‐linking and mass spectrometry in the study of protein–protein interactions
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
For decades, formaldehyde has been routinely used to cross-link proteins in cells, tissue, and in some instances, even entire organisms. Due to its small size, formaldehyde can readily permeate cell walls and membranes, resulting in efficient cross-linking, i.e. the formation of covalent bonds between proteins, DNA, and other reactive molecules. Indeed, formaldehyde cross-linking is an instrumental component of many mainstream analytical/cell biology techniques including chromatin immunoprecipitation (ChIP) of protein-DNA complexes found in nuclei; immunohistological analysis of protein expression and localization within cells, tissues, and organs; and mass spectrometry (MS)-compatible silver-staining methodologies used to visualize low abundance proteins in polyacrylamide gels. However, despite its exquisite suitability for use in the analysis of protein environments within cells, formaldehyde has yet to be commonly employed in the directed analysis of protein-protein interactions and cellular networks. The general purpose of this article is to discuss recent advancements in the use of formaldehyde cross-linking in combination with MS-based methodologies. Key advantages and limitations to the use of formaldehyde over other cross-linkers and technologies currently used to study protein-protein interactions are highlighted, and formaldehyde-based experimental approaches that are proving very promising in their ability to accurately and efficiently identify novel protein-protein and multiprotein interaction complexes are presented.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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