Detection and Visualization of Protein Interactions with Protein Fragment Complementation Assays
Notice bibliographique
Résumé
A first step in defining the function of a novel gene is to determine its interactions with other gene products in an appropriate context; that is, because proteins make specific interactions with other proteins as part of functional assemblies, an appropriate way to examine the function of the product of a novel gene is to determine its physical relationships with the products of other genes. This is the basis of the highly successful yeast two-hybrid system (1–6). The central problem with two-hybrid screening is that detection of protein-protein interactions occurs in a fixed context, the nucleus of S. cerevisiae, and the results of a screening must be validated as biologically relevant using other assays in appropriate cell, tissue or organism models. While this would be true for any screening strategy, it would be advantageous if one could combine library screening with tests for biological relevance into a single strategy, thus tentatively validating a detected protein as biologically relevant and eliminating false-positive interactions immediately. It was with these challenges in mind that our laboratory developed the protein-fragment complementation assay (PCA) strategy. In this strategy, the gene for an enzyme is rationally dissected into two pieces. Fusion proteins are constructed with two proteins that are thought to bind to each other, fused to either of the two probe fragments. Folding of the probe protein from its fragments is catalyzed by the binding of the test proteins to each other and is detected as reconstitution of enzyme activity.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».