High-Throughput Screening of One-Bead–One-Compound Peptide Libraries Using Intact Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Screening approaches based on one-bead-one-compound (OBOC) combinatorial libraries have facilitated the discovery of novel peptide ligands for cellular targeting in cancer and other diseases. Recognition of cell surface proteins is optimally achieved using live cells, yet screening intact cell populations is time-consuming and inefficient. Here, we evaluate the Complex Object Parametric Analyzer and Sorter (COPAS) large particle biosorter for high-throughput sorting of bead-bound human cell populations. When a library of RGD-containing peptides was screened against human cancer cells that express αvβ3 integrin, it was found that bead-associated cells are rapidly dissociated when sorted through the COPAS instrument. When the bound cells were reversibly cross-linked onto the beads, however, we demonstrated that cell/bead mixtures can be sorted quickly and accurately. This reversible cross-linking approach is compatible with matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry-based peptide sequence deconvolution. This approach should allow one to rapidly screen an OBOC library and identify novel peptide ligands against cell surface targets in their native conformation.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle