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Enregistrement W2548859168 · doi:10.1101/pdb.prot090043

Dissecting the Contingent Interactions of Protein Complexes with the Optimized Yeast Cytosine Deaminase Protein-Fragment Complementation Assay

2016· article· en· W2548859168 sur OpenAlexaff
Po Hien Ear, Jacqueline Kowarzyk, Stephen W. Michnick

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytosine deaminaseProtein-fragment complementation assayYeastBiochemistryComplementationActivation-induced (cytidine) deaminaseProtein subunitSaccharomyces cerevisiaeDirected evolutionProtein engineeringChemistryMutantBimolecular fluorescence complementationProtein–protein interactionBiologyEnzymeMolecular biologyGeneticsGeneSomatic hypermutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we present a detailed protocol for studying in yeast cells the contingent interaction between a substrate and its multisubunit enzyme complex by using a death selection technique known as the optimized yeast cytosine deaminase protein-fragment complementation assay (OyCD PCA). In yeast, the enzyme cytosine deaminase (encoded by FCY1) is involved in pyrimidine metabolism. The PCA is based on an engineered form of yeast cytosine deaminase optimized by directed evolution for maximum activity (OyCD), which acts as a reporter converting the pro-drug 5-fluorocytosine (5-FC) to 5-fluorouracil (5-FU), a toxic compound that kills the cell. Cells that have OyCD PCA activity convert 5-FC to 5-FU and die. Using this assay, it is possible to assess how regulatory subunits of an enzyme contribute to the overall interaction between the catalytic subunit and the potential substrates. Furthermore, OyCD PCA can be used to dissect different functions of mutant forms of a protein as a mutant can disrupt interaction with one partner, while retaining interaction with others. As it is scalable to a medium- or high-throughput format, OyCD PCA can be used to study hundreds to thousands of pairwise protein-protein interactions in different deletion strains. In addition, OyCD PCA vectors (pAG413GAL1-ccdB-OyCD-F[1] and pAG415GAL1-ccdB-OyCD-F[2]) have been designed to be compatible with the proprietary Gateway technology. It is therefore easy to generate fusion genes with the OyCD reporter fragments. As an example, we will focus on the yeast cyclin-dependent protein kinase 1 (Cdk1, encoded by CDC28), its regulatory cyclin subunits, and its substrates or binding partners.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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