Selection of surfactants for cell lysis in chemical cytometry to study protein‐DNA interactions
Notice bibliographique
Résumé
Protein-DNA interactions play a defining role in many cellular processes. Studying such interactions at the single-cell level is important and challenging. Here we make the first step toward achieving this goal with chemical cytometry. Chemical cytometry utilizes capillary separation for detailed chemical analyses of single cells. The cell is injected into a capillary, lysed, and its components are analyzed by CE or capillary chromatography with highly sensitive detection. In order to apply chemical cytometry to studies of protein-DNA interactions, cell lysis must not destroy protein-DNA complexes. Surfactants represent the most practical means of cell lysis inside the capillary. This work aimed at finding surfactants and lysis conditions that do not destroy protein-DNA complexes. We studied three groups of surfactants--ionic, zwitterionic, and nonionic--with respect to their ability to lyse the cell membrane without significantly influencing the stability of protein-DNA complexes. Nonequilibrium CE of equilibrium mixtures with surfactants in the equilibrium mixtures and in the run buffer was used to measure the equilibrium constant, K(d), and rate constant, k(off), of protein-DNA complex dissociation. We found that nonionic surfactants worked best: they lyse the plasma membrane without significantly influencing K(d), k(off), or the EOF. This work creates the foundation for studies of protein-DNA interactions in single cells by chemical cytometry.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».