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Enregistrement W2415378790 · doi:10.1007/978-1-59745-102-4_25

Analysis of Interactions Between Viral Replicase Proteins and Plant Intracellular Membranes

2008· article· en· W2415378790 sur OpenAlexaff
Hélène Sanfaçon, Guangzhi Zhang

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA-dependent RNA polymeraseIntracellularMembraneVirologyCell biologyChemistryBiologyBiochemistryRNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replication of the genome of positive-strand RNA plant viruses takes place in membrane-bound complexes that contain viral replicase proteins, viral RNA, and host proteins. Many viral replicase proteins play a crucial role in the assembly of replication complexes at intracellular membranes. They are integral membrane proteins that interact directly with the membranes and bring other proteins and the viral RNA to the complex via protein-protein or protein-RNA interactions. In this chapter, we describe subcellular fractionation methods that determine whether viral proteins are integral membrane proteins in planta. Differential centrifugation techniques are used to produce membrane-enriched fractions, which can then be analyzed for the presence of viral replicase proteins by immunoblotting. Confirmation of the membrane-association is obtained by membrane flotation assays and treatment of membrane-enriched fractions with high salt or high pH followed by detection of the viral proteins. Because many plant viruses replicate in association with the endoplasmic reticulum (ER), we also discuss two techniques to specifically analyze the interaction of viral proteins with these membranes. These techniques are continuous sucrose-gradient fractionation in the presence or absence of 3 mM Mg2+ and glycosylation assays.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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