Synthesis of Degenerated Libraries of the <i>Ras</i>-Binding Domain of <i>Raf</i> and Rapid Selection of Fast-Folding and Stable Clones With the Dihydrofolate Reductase Protein Fragment Complementation Assay
Notice bibliographique
Résumé
The protein-engineering field is mainly concerned with the design of novel enzyme activities or folds and with understanding the fundamental sequence determinants of protein folding and stability. Much effort has been put into the design of methods to generate and screen libraries of polypeptides. Screening for the ability of proteins to bind with high affinity and/or specificity is most often approached with phage display technologies. In this chapter, we present an alternative to phage display, performed totally in vivo, based on the dihydrofolate reductase (DHFR) protein-fragment complementation assay (PCA). We describe the application of the DHFR PCA to the selection of degenerated sequences of the ras-binding domain (RBD) of raf for correct folding and binding to ras. Our screening system allows for enrichment of the libraries for the best-behaving sequences through iterative competition experiments, without the discrete library screening and expansion steps that are necessary in in vitro approaches. Moreover, the selected clones can be processed rapidly to purification by Ni-nitrilotriacetic acid (NTA) affinity chromatography in 96-well plates. Our methods are particularly suitable for the designing and screening of libraries aimed at studying sequence folding and binding determinants. Finally, it can be adapted for library-against-library screening, thus, allowing for coevolution of interacting proteins simultaneously.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».