Substrate Engineering Enabling Fluorescence Droplet Entrapment for IVC-FACS-Based Ultrahigh-Throughput Screening
Notice bibliographique
Résumé
In vitro compartmentalization-based fluorescence-activated cell sorting (IVC-FACS) is a powerful screening tool for directed evolution of enzymes. However, the efficiency of IVC-FACS is limited by the tendency of the fluorescent reporter to diffuse out of the droplets, which decouples the genotype and phenotype of the target gene. Herein we present a new strategy called fluorescence droplet entrapment (FDE) to solve this problem. The substrate is designed with a polarity that enables it to pass through the oil phase, react with the enzyme and generate an oil-impermeable and fluorescent product that remains entrapped inside the droplet. Several FDE substrates were designed, using two distinct substrate engineering strategies, for the detection of phosphotriesterases, carboxylesterases, and glycosidases activities. Model screening assays in which rare phosphotriesterase-active cells were enriched from large excesses of inactive cells showed that the enrichment efficiency achievable using an FDE substrate was as high as 900-fold: the highest yet reported in such an IVC-FACS system. Thus, FDE provides a means to tightly control the onset of the enzymatic reaction, minimize droplet cross-talk, and lower the background fluorescence. It therefore may serve as a useful strategy for the IVC-FACS screening of enzymes, antibodies, and other proteins.
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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 ».