Real-Time Protein-Fragment Complementation Assays for Studying Temporal, Spatial, and Spatiotemporal Dynamics of Protein–Protein Interactions in Living Cells
Notice bibliographique
Résumé
Here, we present detailed protocols for direct, real-time protein-fragment complementation assays (PCAs) for studying the spatiotemporal dynamics of protein-protein interactions (PPIs). The assays require the use of two fluorescent reporter proteins-the "Venus" version of yellow fluorescent protein (vYFP), and the monomeric infrared fluorescent protein 1.4 (IFP 1.4)-or two luciferase reporter proteins-Renilla (Rluc) and Gaussia (Gluc). The luciferase PCAs can be used to study the temporal dynamics of PPIs in any cellular compartment and on membranes. The full reversibility of these PCAs assures accurate measurements of the kinetics of PPI assembly/disassembly for processes that occur anywhere in a living cell and over time frames of seconds to hours. vYFP PCA, and all PCAs based on green fluorescent protein and its variants, are irreversible and can be used to trap and visualize rare and transient complexes and follow dynamic relocalization of constitutive complexes. vYFP PCA is limited in that accurate measurements of temporal changes in PPIs are not possible owing to the slow maturation time of vYFP (minutes to hours) and the irreversibility of its PCA that traps the complexes, thereby preventing the dissociation of PPIs that, in some instances, might cause spurious mislocalization of protein complexes. The limitations of vYFP PCA are overcome with IFP PCA, which is fully reversible and thus can be used to study spatiotemporal dynamics of PPIs on the timescale of seconds. All of these PCAs are sensitive enough to detect interactions among proteins expressed at endogenous levels in vivo.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».