In situ imaging and isolation of proteins using dsDNA oligonucleotides
Notice bibliographique
Résumé
As proteomics initiatives mature, the need will arise for the multiple visualization of proteins and supramolecular complexes within their true context, in situ. Single-stranded DNA and RNA aptamers can be used for low resolution imaging of cellular receptors and cytoplasmic proteins by light microscopy (LM). These techniques, however, cannot be applied to the imaging of nuclear antigens as these single-stranded aptamers bind endogenous RNA and DNA with high affinity. To overcome this problem, we have developed a novel method for the in situ detection of proteins using double-stranded DNA oligonucleotides. To demonstrate this system we have utilized the prokaryotic DNA-binding proteins LacI and TetR as peptide tags to image fusion proteins in situ using dsDNA oligonucleotides encoding either the Lac or Tet operator. Using fluorescent and fluorogold dsDNA oligonucleotides, we localized within the nucleus a TetR-PML fusion protein within promyelocytic leukaemia protein (PML) bodies by LM and a LacI-SC35 fusion protein within nuclear speckles by correlative light and electron microscopy (LM/EM). Isolation of LacI-SC35 was also accomplished by using biotinylated dsDNA and streptavidin sepharose. The use of dsDNA oligonucleotides should complement existing aptamer in situ detection techniques by allowing the multiple detection and localization of nuclear proteins in situ and at high resolution.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».