Semiautomated Panning of Naive Camelidae Libraries and Selection of Single-Domain Antibodies Against Peptide Antigens
Notice bibliographique
Résumé
With the identification of vast numbers of novel proteins through genomic and proteomic initiatives, the need for efficient processes to characterize and target them has increased. Antibodies are naturally designed molecules that can fulfill this need, and in vitro methodologies for isolating them from either immune or naïve sources have been extensively developed. However, access to pure protein antigens for screening purposes is a major hurdle due to the limitations associated with recombinant production of eukaryotic proteins. Consequently, rational peptide design based on proteomic methodologies such as protein modeling, secondary sequence prediction, and hydrophobicity/hydrophilicity prediction, in combination with other bioinformatics data, is being explored as a viable solution to isolate specific antibodies against difficult antigens. Single-domain antibodies are becoming the ideal antibody format due to their structural advantages and ease of production compared to conventional antibodies and antibody fragments derived from conventional antibodies. For screening purposes, phage display technology is a well-established technique. With this technique, a repertoire of antibody fragments can be displayed on the surface of filamentous phages (f1, fd, M13) followed by screening against various antigenic targets. Furthermore, the technique can be expanded to a high-throughput scale using a magnetic-based, in-solution panning protocol which allows for the screening of multiple target antigens simultaneously. In this chapter, we describe a semiautomated panning method to screen a naïve Camelidae library against rationally designed peptide antigens, followed by preliminary characterization of isolated binders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».