Disulfide linkage engineering for improving biophysical properties of human VH domains
Notice bibliographique
Résumé
To enhance their therapeutic potential, human antibody heavy chain variable domains (V(H)s) would benefit from increased thermostability. The highly conserved disulfide linkage that connects Cys23 and Cys104 residues in the core of V(H) domains is crucial to their stability and function. It has previously been shown that the introduction of a second disulfide linkage can increase the thermostability of camelid heavy-chain antibody variable domains (V(H)Hs). Using four model domains we demonstrate that this strategy is also applicable to human V(H) domains. The introduced disulfide linkage, formed between Cys54 and Cys78 residues, increased the thermostability of V(H)s by 14-18°C. In addition, using a novel hexa-histidine capture technology, circular dichroism, turbidity, size exclusion chromatography and multiangle light scattering measurements, we demonstrate reduced V(H) aggregation in domains with the Cys54-Cys78 disulfide linkage. However, we also found that the engineered disulfide linkage caused conformational changes, as indicated by reduced binding of the V(H)s to protein A. This indicates that it may be prudent to use the synthetic V(H) libraries harboring the engineered disulfide linkage before screening for affinity reagents. Such strategies may increase the number of thermostable binders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».