Human Combinatorial Fab Library Yielding Specific and Functional Antibodies against the Human Fibroblast Growth Factor Receptor 3
Notice bibliographique
Résumé
The human combinatorial antibody library Fab 1 (HuCAL-Fab 1) was generated by transferring the heavy and light chain variable regions from the previously constructed single-chain Fv library (Knappik, A., Ge, L., Honegger, A., Pack, P., Fischer, M., Wellnhofer, G., Hoess, A., Wölle, J., Plückthun, A., and Virnekäs, B. (2000) J. Mol. Biol. 296, 57-86), diversified in both complementarity-determining regions 3 into a novel Fab display vector, yielding 2.1 x 10(10) different antibody fragments. The modularity has been retained in the Fab display and screening plasmids, ensuring rapid conversion into various antibody formats as well as antibody optimization using prebuilt maturation cassettes. HuCAL-Fab 1 was challenged against the human fibroblast growth factor receptor 3, a potential therapeutic antibody target, against which, to the best of our knowledge, no functional antibodies could be generated so far. A unique screening mode was designed utilizing recombinant functional proteins and cell lines differentially expressing fibroblast growth factor receptor isoforms diversified in expression and receptor dependence. Specific Fab fragments with subnanomolar affinities were isolated by selection without any maturation steps as determined by fluorescence flow cytometry. Some of the selected Fab fragments completely inhibit target-mediated cell proliferation, rendering them the first monoclonal antibodies against fibroblast growth factor receptors having significant function blocking activity. This study validates HuCAL-Fab 1 as a valuable source for the generation of target-specific antibodies for therapeutic applications.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».