A SELDI‐TOF MS procedure for the detection, quantitation, and preliminary characterization of low‐molecular‐weight recombinant proteins expressed in transgenic plants
Notice bibliographique
Résumé
We describe a SELDI-TOF MS procedure for the rapid detection and quantitation of low-molecular-weight recombinant proteins expressed in plants. Transgenic lines of potato (Solanum tuberosum L.) expressing the clinically useful protein bovine aprotinin or the cysteine protease inhibitor corn cystatin II were generated by Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation, and then used as test material for the analyses. Real-time RT-PCR amplifications and detection of the recombinant proteins by immunoblotting were first conducted for transformed potato lines accumulating the proteins in different cell compartments. Both proteins were found at varying levels in leaves, depending on their final cellular destination and transgene expression rate. These conclusions drawn from standard immunodetection assays were easily confirmed by SELDI-TOF MS comparative profiling, after immobilizing the leaf proteins of control and transformed lines on protein biochips for weak cationic exchange. This procedure, carried out in less than 2 h, allows for the rapid comparison of recombinant protein levels in transgenic plant lines. The molecular weight of immobilized proteins can also be determined directly from the MS spectra, thus providing a simple way to assess the structural integrity and homogeneity of recombinant proteins in planta, and to identify the most suitable cellular compartments for their heterologous production.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».