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Enregistrement W2801216478 · doi:10.3791/57357

Construction of Synthetic Phage Displayed Fab Library with Tailored Diversity

2018· article· en· W2801216478 sur OpenAlexaff
Ganggang Huang, Zhenwei Zhong, Shane Miersch, Sachdev S. Sidhu, Shin‐Chen Hou, Donghui Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaShanghaiTech UniversityU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésPhage displayMonoclonal antibodyOligonucleotideImmunogenicityElectroporationHybridoma technologyComputational biologyPhagemidAntibodyPeptide libraryMolecular biologyBiologyDNAMutagenesisAntigenChemistryGeneticsPeptide sequenceBacteriophageMutationEscherichia coliGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demand for monoclonal antibodies (mAbs) in basic research and medicine is increasing yearly. Hybridoma technology has been the dominant method for mAb development since its first report in 1975. As an alternative technology, phage display methods for mAb development are increasingly attractive since Humira, the first phage-derived antibody and one of the best-selling mAbs, was approved for clinical treatment of rheumatoid arthritis in 2002. As a non-animal based mAb development technology, phage display bypasses antigen immunogenicity, humanization, and animal maintenance that are required from traditional hybridoma technology based antibody development. In this protocol, we describe a method for construction of synthetic phage-displayed Fab libraries with diversities of 109-1010 obtainable with a single electroporation. This protocol consists of: 1) high-efficiency electro-competent cell preparation; 2) extraction of uracil-containing single-stranded DNA (dU-ssDNA); 3) Kunkel's method based oligonucleotide-directed mutagenesis; 4) electroporation and calculation of library size; 5) protein A/L-based enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) for folding and functional diversity evaluation; and 6) DNA sequence analysis of diversity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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