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Enregistrement W2103631798 · doi:10.1371/journal.pone.0135965

An Engineered Split Intein for Photoactivated Protein Trans-Splicing

2015· article· en· W2103631798 sur OpenAlexafffund
Stanley Sau Ching Wong, Abdullah Al Mosabbir, Kevin Truong

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésInteinProtein splicingProtein tagProtein engineeringRNA splicingTrans-splicingGreen fluorescent proteinChemical biologyBiochemistryMutantBiologyGenetically engineeredMutagenesisAlternative splicingCell biologyChemistryMolecular biologyGeneRecombinant DNAEnzymeFusion proteinExon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protein splicing is mediated by inteins that auto-catalytically join two separated protein fragments with a peptide bond. Here we engineered a genetically encoded synthetic photoactivatable intein (named LOVInC), by using the light-sensitive LOV2 domain from Avena sativa as a switch to modulate the splicing activity of the split DnaE intein from Nostoc punctiforme. Periodic blue light illumination of LOVInC induced protein splicing activity in mammalian cells. To demonstrate the broad applicability of LOVInC, synthetic protein systems were engineered for the light-induced reassembly of several target proteins such as fluorescent protein markers, a dominant positive mutant of RhoA, caspase-7, and the genetically encoded Ca2+ indicator GCaMP2. Spatial precision of LOVInC was demonstrated by targeting activity to specific mammalian cells. Thus, LOVInC can serve as a general platform for engineering light-based control for modulating the activity of many different proteins.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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