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Enregistrement W2738440580 · doi:10.1186/s13039-017-0328-2

Optimization of proximity ligation assay (PLA) for detection of protein interactions and fusion proteins in non-adherent cells: application to pre-B lymphocytes

2017· article· en· W2738440580 sur OpenAlexfundno aff
Lydie Debaize, Hélène Jakobczyk, Anne-Gaëlle Rio, Virginie Gandemer, Marie‐Bérengère Troadec

Notice bibliographique

RevueMolecular Cytogenetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced biosensing and bioanalysis techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRégion BretagneUniversité de Rennes 1Institute of GeneticsSociété Française de lutte contre les Cancers et les leucémies de l'Enfant et de l'AdolescentInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleCentre National de la Recherche ScientifiqueSociété Française d'HématologieEuropean Commission
Mots-clésProximity ligation assayFusion proteinComputational biologyBiologyMolecular biologyCell biologyRecombinant DNAGeneGeneticsReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Genetic abnormalities, including chromosomal translocations, are described for many hematological malignancies. From the clinical perspective, detection of chromosomal abnormalities is relevant not only for diagnostic and treatment purposes but also for prognostic risk assessment. From the translational research perspective, the identification of fusion proteins and protein interactions has allowed crucial breakthroughs in understanding the pathogenesis of malignancies and consequently major achievements in targeted therapy. METHODS: We describe the optimization of the Proximity Ligation Assay (PLA) to ascertain the presence of fusion proteins, and protein interactions in non-adherent pre-B cells. PLA is an innovative method of protein-protein colocalization detection by molecular biology that combines the advantages of microscopy with the advantages of molecular biology precision, enabling detection of protein proximity theoretically ranging from 0 to 40 nm. RESULTS: We propose an optimized PLA procedure. We overcome the issue of maintaining non-adherent hematological cells by traditional cytocentrifugation and optimized buffers, by changing incubation times, and modifying washing steps. Further, we provide convincing negative and positive controls, and demonstrate that optimized PLA procedure is sensitive to total protein level. The optimized PLA procedure allows the detection of fusion proteins and protein interactions on non-adherent cells. CONCLUSION: The optimized PLA procedure described here can be readily applied to various non-adherent hematological cells, from cell lines to patients' cells. The optimized PLA protocol enables detection of fusion proteins and their subcellular expression, and protein interactions in non-adherent cells. Therefore, the optimized PLA protocol provides a new tool that can be adopted in a wide range of applications in the biological field.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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