CELLISA: Reporter Cell-Based Immunization and Screening of Hybridomas Specific for Cell Surface Antigens
Notice bibliographique
Résumé
Monoclonal antibodies (mAbs) specific for cell surface antigens are an invaluable tool to study immune receptor expression and function. Here, we outline a generalized reporter cell-based approach to the generation and high-throughput screening of mAbs specific for cell surface antigens. Termed CELLISA, this technology hinges upon the capture of hybridoma supernatants in mAb arrays that facilitate ligation of an antigen of interest displayed on BWZ reporter cells in the form of a CD3ζ-fusion chimeric antigen receptor (zCAR); in turn, specific mAb-mediated cross-linking of zCAR on BWZ cells results in the production of β-galactosidase enzyme (β-gal), which can be assayed colorimetrically. Importantly, the BWZ reporter cells bearing the zCAR of interest may be used for immunization as well as screening. In addition, serial immunizations employing additional zCAR- or native antigen-bearing cell lines can be used to increase the frequency of the desired antigen-specific hybridomas. Finally, the use of a cohort of epitope-tagged zCAR (e.g., zCAR(FLAG)) variants allows visualization of the cell surface antigen prior to immunization, and coimmunization using these variants can be used to enhance the immunogenicity of the target antigen. Employing the CELLISA strategy, we herein describe the generation of mAb directed against an uncharacterized natural killer cell receptor protein.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».