Production of recombinant soluble dimeric C-type lectin-like receptors of rat natural killer cells
Notice bibliographique
Résumé
Working at the border between innate and adaptive immunity, natural killer (NK) cells play a key role in the immune system by protecting healthy cells and by eliminating malignantly transformed, stressed or virally infected cells. NK cell recognition of a target cell is mediated by a receptor "zipper" consisting of various activating and inhibitory receptors, including C-type lectin-like receptors. Among this major group of receptors, two of the largest rodent receptor families are the NKR-P1 and the Clr receptor families. Although these families have been shown to encode receptor-ligand pairs involved in MHC-independent self-nonself discrimination and are a target for immune evasion by tumour cells and viruses, structural mechanisms of their mutual recognition remain less well characterized. Therefore, we developed a non-viral eukaryotic expression system based on transient transfection of suspension-adapted human embryonic kidney 293 cells to produce soluble native disulphide dimers of NK cell C-type lectin-like receptor ectodomains. The expression system was optimized using green fluorescent protein and secreted alkaline phosphatase, easily quantifiable markers of recombinant protein production. We describe an application of this approach to the recombinant protein production and characterization of native rat NKR-P1B and Clr-11 proteins suitable for further structural and functional studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».