Production and Purification of Histidine-Tagged Dihydrotestosterone-Bound Full-Length Human Androgen Receptor
Notice bibliographique
Résumé
Protein purification and characterization is required for a full understanding of structure-function relationships. Because proteins have complex structures and can be present at low concentrations, efficient purification protocols are needed. Purification of full-length androgen receptor (AR) is complicated by its low abundance, instability in the absence of androgen, and size and charge similarities with other nuclear proteins. Previous approaches to steroid hormone receptor purification have included traditional chromatography, such as ion exchange, gel filtration, isoelectric focusing chromatography (1,2), and hormone, DNA, and antibody affinity chromatography (3-5), but with low yield and purity. Overexpression of recombinant nuclear receptors or their domains in insect cells (6), Escherichia coli (7), or mammalian cells (8), has facilitated their purification. Purification with histidine (His)-tagged proteins is advantageous, because, unlike protein tags, such as glutathione S-transferase, short His sequences can have minimal effects on protein structure and function, efficiently bind metal-chelating columns mostly independent of protein conformation, and may not require the use of a cleavage step (9,10). This chapter details a procedure for the isolation of nondenatured, recombinant human AR with more than 95% purity using four-step chromatography with milligram yields (see Notes 1-Notes 4). Purified AR may be used in physical and biochemical studies, such as monoclonal antibody development (11), crystallography and nuclear magnetic resonance studies, DNA binding, and solution dimerization (6).
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».