Validation of Recombinant Antibodies Against Human Transcription Factors
Notice bibliographique
Résumé
The Recombinant Antibody Network (RAN) is a pilot project involving 3 integrated automation centres to create renewable, open‐source, high‐quality binding reagents. The main aims of RAN are to: generate rAbs (recombinant antibodies) directed to the ~1500 human transcription factors (TFs) against ~3000 domain targets using high‐throughput selection methods; validate and produce 蠅2 rAbs per target for high performance in applications such as immunofluorescence (IF), western blot, and chromatin‐immunoprecipitation; distribute validation data to our network and the scientific community through a dedicated web portal; and continually improve the efficiency, speed, cost and success. The RAN pipeline progressively identifies clones that bind target domains with high affinity and specificity. Our rAbs should be able to bind and IP full‐length cellular TFs from complex mixtures, and demonstrate specificity between family members. Additional validation steps include over‐expression of the target, knock‐down of the target by RNAi, and altered growth conditions. A key step in the validation process is high‐content screening against a panel of 6 Human cell lines to monitor cellular localization. The rAbs that show nuclear localization by IF are tested by immunoprecipitation‐mass spectrometry for their ability to pull‐down endogenous target. To date, over 1200 rAbs against >250 targets have been monitored by IF, with approximately 25% showing nuclear localization patterns.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».