A Chimeric Affinity Tag for Efficient Expression and Chromatographic Purification of Heterologous Proteins from Plants
Notice bibliographique
Résumé
The use of plants as expression hosts for recombinant proteins is an increasingly attractive option for the production of complex and challenging biopharmaceuticals. Tools are needed at present to marry recent developments in high-yielding gene vectors for heterologous expression with routine protein purification techniques. In this study, we designed the Cysta-tag, a new purification tag for immobilized metal affinity chromatography (IMAC) of plant-made proteins based on the protein-stabilizing fusion partner SlCYS8. We show that the Cysta-tag may be used to readily purify proteins under native conditions, and then be removed enzymatically to isolate the protein of interest. We also show that commonly used protease recognition sites for linking purification tags are differentially stable in leaves of the commonly used expression host Nicotiana benthamiana, with those linkers susceptible to cysteine proteases being less stable then serine protease-cleavable linkers. As an example, we describe a Cysta-tag experimental scheme for the one-step purification of a clinically useful protein, human α1-antitrypsin, transiently expressed in N. benthamiana. With potential applicability to the variety of chromatography formats commercially available for IMAC-based protein purification, the Cysta-tag provides a convenient means for the efficient and cost-effective purification of recombinant proteins from plant tissues.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».