Selection of aptamers for a protein target in cell lysate and their application to protein purification
Notice bibliographique
Résumé
Functional genomics requires structural and functional studies of a large number of proteins. While the production of proteins through over-expression in cultured cells is a relatively routine procedure, the subsequent protein purification from the cell lysate often represents a significant challenge. The most direct way of protein purification from a cell lysate is affinity purification using an affinity probe to the target protein. It is extremely difficult to develop antibodies, classical affinity probes, for a protein in the cell lysate; their development requires a pure protein. Thus, isolating the protein from the cell lysate requires antibodies, while developing antibodies requires a pure protein. Here we resolve this loop problem. We introduce AptaPIC, Aptamer-facilitated Protein Isolation from Cells, a technology that integrates (i) the development of aptamers for a protein in cell lysate and (ii) the utilization of the developed aptamers for protein isolation from the cell lysate. Using MutS protein as a target, we demonstrate that this technology is applicable to the target protein being at an expression level as low as 0.8% of the total protein in the lysate. AptaPIC has the potential to considerably speed up the purification of proteins and, thus, accelerate their structural and functional studies.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».