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Enregistrement W2902953998 · doi:10.1186/s13104-018-3955-8

Isolation and characterization of camelid single-domain antibodies against HER2

2018· article· en· W2902953998 sur OpenAlexafffund
Greg Hussack, Shalini Raphael, Michael J. Lowden, Kevin A. Henry

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésPanning (audio)EctodomainSingle-domain antibodyRecombinant DNAEpitopeAntibodyBiologyMolecular biologyFlow cytometryEpitope mappingVirologyComputational biologyImmunologyGeneticsGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To isolate and characterize novel high-affinity llama single-domain antibodies against human HER2. We immunized a llama with human HER2, constructed a phage-displayed V H H library from the lymphocytes of the animal, and isolated six unique HER2-specific V H Hs by panning. All six V H Hs were unique at the amino acid level and were clonally unrelated, as reflected by their distinct CDR3 lengths. All six V H Hs recognized recombinant human HER2 ectodomain with monovalent affinities ranging from 1 to 51 nM, had comparable affinities for cynomolgus monkey HER2, and bound HER2 + SKOV3 cells by flow cytometry. Three of the V H Hs recognized recombinant murine HER2 with no loss of affinity compared with human and cynomolgus monkey HER2. The V H Hs recognized three major epitopes on HER2 (including one conserved across the human, simian and murine orthologues), all of which were distinct from that of trastuzumab. These V H Hs may be useful in the design of modular cancer immunotherapeutics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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