Epitope Mapping of Protein Antigens by Expression-PCR (E-PCR)
Notice bibliographique
Résumé
It is often the case that one has a cloned gene for a protein and a monoclonal antibody (MAb) that recognizes an epitope within that protein. Determination of the amino acid sequences constituting an epitope recognized by the MAb can be problematic. Producing ever and ever smaller fragments of the protein in vivo using expression systems, such as bacteria, yeast, or baculovirus, leads to problems of having the expression system influence the protein, i.e., correct folding, glycosylation, and degradation. In some cases, the foreign protein may in fact be toxic to the cell, thereby making synthesis impossible. In addition, each new fragment in the study has to be constructed, usually by PCR from the gene, cloned, and then sequenced to check for fidelity against the parent sequence to avoid PCR errors. To detect the newly expressed protein by immunoprecipitation, radiolabeled amino acids are usually incorporated into the new product, but at the same time this label goes into all other host proteins. This can be further complicated if MAb crossreactivity or coprecipitation occurs. Most of these problems can be avoided by epitope mapping using proteins synthesized by expression-PCR (E-PCR) ( 1 ). E-PCR is a rapid and simple method for the in vitro production of proteins without having to go through the rigors of cloning. The resulting radiochemically pure proteins are useful for a variety of purposes that include studies on the subunit structure of proteins, epitope mapping, and protein mutagenesis. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,013 |
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 ».