Fluorescence ImmunoPrecipitation (FLIP): a Novel Assay for High-Throughput IP
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The immunoprecipitation (IP) assay is a valuable molecular biology tool applied across a breadth of fields. The standard assay couples IP to immunoblotting (IP/IB), a procedure severely limited as it is not easily scaled for high-throughput analysis. RESULTS: Here we describe and characterize a new methodology for fast and reliable evaluation of an immunoprecipitation reaction. FLIP (FLuorescence IP) relies on the expression of the target protein as a chromophore-tagged protein and couples IP with the measurement of fluorescent signal coating agarose beads. We show here that FLIP displays similar sensitivity to the standard IP/IB procedure but is amenable to high-throughput analysis. We applied FLIP to the screening of mouse monoclonal antibodies of unknown behavior in IP procedures. The parallel analysis of the considered antibodies using FLIP and IP/western shows good correlation between the two procedures. We also show application of FLIP using unpurified antibodies (hybridoma supernatant) and we developed a publicly available tool for the easy analysis and quantification of FLIP signals. CONCLUSIONS: Altogether, our characterizations of this new methodology show that FLIP is an appealing and reliable tool for any application of high-throughput IP.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».