1C1400 New colorimetric sandwich assay for detection of pathogens by using antimicrobial peptides as detection probes(Proteins: Measurement, Analysis, Engineering,Oral Presentation,The 50th Annual Meeting of the Biophysical Society of Japan)
Notice bibliographique
Résumé
TheBiophysicalSociety of Japan General IncorporatedAssociation Protein folding is often hampeTed by protein aggregation, which can be prevented by a variety of chaperones in the cell.A dataset that evaluates which chaperones are effective for aggregation-prone proteins would provide an invaluable resource not on]y for understanding the roles ofchaperones, but also for broader applications in protein science and engineering.Previous]y, we conducted comprehensive aggregation analysis of rnore than 3,OOO Escheriehia co]i pToteins by using a reconstituted cell-free translation system (PURE system).which does not contain any chaperones (Niwa et al,, PNAS.2009).A histogram of the so]ubilities revealed a c]ear bimodal distribution, implying that the many aggregation-prone proteins require ehaperones to fotd corrcctly.Then, we cemprehensively evaluuted the effects of the majoT E. coli chaperones, trigger factor, DnaKVDnalIGrpE, and GroELIGroES, on --80e aggregation-prone cytosotic E. coli proteins, using the PURE system.Statistical analyses revealed the robustness and the intriguing properties ofchaperones.The DnaK and GroEL systerns drastically increased the so]ubilities of hundreds of proteins with weak biases, whereas trigger factor had only a marginal effect on solubility.The combined addition of the chaperones was effective for a subset ofproteins that were not rescued by any single chaperone system.supponing the synergistic effect ofthese
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».