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Enregistrement W2317262650 · doi:10.1021/ac2024602

FRep: A Fluorescent Protein-Based Bioprobe for <i>in Vivo</i> Detection of Protein–DNA Interactions

2011· article· en· W2317262650 sur OpenAlexaff
S. Hesam Shahravan, Isaac T. S. Li, Kevin Truong, Jumi A. Shin

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNAFörster resonance energy transferChemistryLinkerTranscription factorProtein engineeringDNA-binding proteinComputational biologyFluorescenceGeneBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a bacterial reporter system, FRep, for rapid and facile detection of protein-DNA recognition. The bioprobe reporter comprises genes of two fluorescent proteins (FPs) separated by a potential DNA target. If a coexpressed transcription factor binds the DNA target, transcription of the second FP is impeded, resulting in loss of FRET partner. Using ratiometric FRET, we show that evaluation of protein-DNA recognition can be reliably made on bZIP and bHLHZ transcription factors and their DNA targets. FRep displays similar thresholds of detection regarding protein-DNA binding affinities, as compared to well-established electrophoretic and yeast assays, although we observed variations in the intensity of fluorescence signals and detection thresholds that may depend on differences between DNA-binding protein production levels and/or stability in the cell, or the expressed bioprobe linker between the two FPs. FRep can potentially be applied to high-throughput searches of both protein and DNA libraries; in a mock library screen, binding and nonbinding complexes can even be distinguished by visual inspection of colonies on plates. FRep presents notable advantages over existing technologies when applied to assessing protein-DNA interactions in vivo, and this approach has the potential for applications in assaying protein-protein interactions and screening molecules that influence specific macromolecular interactions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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