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