MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2911019675 · doi:10.1101/512566

A multi-reporter bacterial 2-hybrid assay for the fast, simple, and dynamic assay of PDZ domain – peptide interactions

2019· preprint· en· W2911019675 sur OpenAlexafffund
David M. Ichikawa, Carles Corbi‐Verge, Michael Shen, Jamie Snider, Victoria Wong, Igor Štagljar, Philip M. Kim, Marcus B. Noyes

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Cancer Society Research InstituteGovernment of OntarioGenome Canada
Mots-clésPDZ domainComputational biologyScalabilityPeptideProtein–protein interactionTwo-hybrid screeningBiologyChemistryBiological systemComputer scienceNanotechnologyCell biologyBiochemistryGeneMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The accurate determination of protein-protein interactions is an important goal of molecular biology and much progress has been made with modern methods emerging in the past decade. However, current methods have limitations, including scale and restriction to high affinity interactions. This has limited our understanding of the large subset of protein-motif interactions. Here we describe a modified bacterial-hybrid assay that employs a combined selectable and scalable reporter system that allows the screen of large protein-peptide libraries and their sort by relative strength. We have applied this tool to characterize a set of human and E. coli PDZ domains. Our results are consistent with prior characterization of these proteins and the improved sensitivity increases our ability to predict known and novel in vivo binding partners. This approach allows for the recovery of a wide range of affinities with a high throughput method that does not sacrifice the scale of the screen.

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)0,001
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetProtein Structure and Dynamics→Travaux en français237 207→