Yeast two-hybrid screening of cyclic peptide libraries using a combination of random and PI-deconvolution pooling strategies
Notice bibliographique
Résumé
We developed a high throughput yeast two-hybrid (Y2H) assay for screening pools of combinatorial cyclic peptide preys against pools of bait proteins. The assay used the PI (pooling with imaginary tags) deconvolution pooling strategy to generate pools of baits and a random pooling strategy to generate pools of cyclic peptide preys. Haploid yeast, expressing pools of baits or preys, were arrayed and mated to each other to generate diploid arrays, where the yeast express both baits and preys. Diploid arrays were scored for activation of the Y2H reporter genes. We used this Y2H pooling strategy, referred to as 'PI-pool-on-random pool', to screen a cyclic peptide library for interactions against Bcr-Abl domains. Seven Bcr-Abl domain baits and LexA control were pooled using the PI deconvolution pooling strategy. The cyclic peptide library was randomly arrayed into pools of ~1000 members. Cyclic peptides were isolated for six of seven Bcr-Abl domain baits. The PI-pool-on-random pooling Y2H assay using high stringency Y2H reporter genes produced no false positives, while missing 20% of real interactions. The high specificity of the PI-pool-on-random pooling Y2H assay eliminates the need to validate interactions. Pooling of baits and preys allows large prey libraries to be screened against multiple baits and takes advantage of PI-deconvolution to determine protein interactions with high sensitivity and specificity. The scalability of this assay allows the peptide preys to be isolated in a high throughput manner against a large number of baits and provides an avenue for generating affinity agents against entire proteomes in the future.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».