A Novel “Prebinding” Strategy Dramatically Enhances Sortase-Mediated Coupling of Proteins to Liposomes
Notice bibliographique
Résumé
We have examined quantitatively the efficiency and the kinetics of sortase A-mediated coupling of model substrate proteins (derived from green fluorescent protein and the SNAP variant of O-alkylguanine-DNA alkyltransferase) to large unilamellar liposomes incorporating low levels of oligopeptide-modified acceptor lipids. Under normal reaction conditions, even using high concentrations of S. aureus or S. pyogenes sortase A and optimal protein coupling substrates and acceptor lipids, protein-liposome coupling is slow, gives at best modest coupling yields, and is markedly limited by the hydrolytic activity of sortase. We demonstrate, however, that these limitations can be overcome under "prebinding" conditions that promote initial reversible association of sortase and the substrate protein with the liposome surface. Using oligohistidine-tagged sortase and substrate proteins and liposomes incorporating an acceptor lipid together with a Ni(II)-chelating lipid derivative, high coupling rates and yields can be obtained at low sortase concentrations, while virtually eliminating adverse effects of sortase hydrolytic activity on protein coupling. The prebinding approach described here can readily be adapted, and if necessary rendered virtually "traceless", to accommodate diverse protein coupling substrates and end uses of the protein-modified liposomes.
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 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 ».