Surveying the landscape of optogenetic methods for detection of protein–protein interactions
Notice bibliographique
Résumé
Mapping the protein-protein interaction (PPi) landscape is of critical importance to furthering our understanding how cells and organisms function. Optogenetic methods, that is, approaches that utilize genetically encoded fluorophores or fluorogenic enzyme reactions, uniquely enable the visualization of biochemical phenomena in live cells with high spatial and temporal accuracy. Applying optogenetic methods to the detection of PPis requires the engineering of protein-based systems in which an optical signal undergoes a substantial change when the two proteins of interest interact. In recent years, researchers have developed a number of creative and effective optogenetic methods that achieve this goal, and used them to further elaborate our map of the PPi landscape. In this review, we provide an introduction to the general principles of optogenetic PPi detection, and then provide a number of representative examples of how these principles have been applied. We have organized this review by categorizing methods based on whether the signal generated is reversible or irreversible in nature, and whether the signal is localized or nonlocalized at the subcellular site of the PPi. We discuss these techniques giving both their benefits and drawbacks to enable rational choices about their potential use. This article is categorized under: Laboratory Methods and Technologies > Imaging Laboratory Methods and Technologies > Macromolecular Interactions, Methods Analytical and Computational Methods > Analytical Methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».