Optimization of Formaldehyde Cross-Linking for Protein Interaction Analysis of Non-Tagged Integrin<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mi>β</mml:mi></mml:math>1
Notice bibliographique
Résumé
Formaldehyde cross-linking of protein complexes combined with immunoprecipitation and mass spectrometry analysis is a promising technique for analysing protein-protein interactions, including those of transient nature. Here we used integrin beta1 as a model to describe the application of formaldehyde cross-linking in detail, particularly focusing on the optimal parameters for cross-linking, the detection of formaldehyde cross-linked complexes, the utility of antibodies, and the identification of binding partners. Integrin beta1 was found in a high molecular weight complex after formaldehyde cross-linking. Eight different anti-integrin beta1 antibodies were used for pull-down experiments and no loss in precipitation efficiency after cross-linking was observed. However, two of the antibodies could not precipitate the complex, probably due to hidden epitopes. Formaldehyde cross-linked complexes, precipitated from Jurkat cells or human platelets and analyzed by mass spectrometry, were found to be composed of integrin beta1, alpha4 and alpha6 or beta1, alpha6, alpha2, and alpha5, respectively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».