Abcam Monoclonal Egr-1 ab133695 is an effective primary antibody replacement for Santa Cruz sc-189 polyclonal Egr-1 in songbirds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The immediate early gene ZENK (acronym zif268, Egr-1, NGFI-A, krox24) has been used extensively in songbird research (Mello et al., 1992; Jarvis and Nottebohm, 1997), as well as other research areas. ZENK has been used in assessing learning and memory, measuring neural activation, and identifying the cellular and molecular substrates involved in the first stages of memory formation (Watson and Clements, 1980). Previous songbird research has found that neurons located within the areas involved in auditory perception, namely the caudomedial nidopallium and caudomedial mesopallium, exhibit high levels of ZENK protein expression in response to conspecific songs and calls (Mello and Ribeiro, 1998; Avey et al., 2011). NEW METHOD: In large part due to its neuronal-specific labeling of ZENK protein, Santa Cruz Egr-1 sc-189 has been widely accepted as the standard primary antibody in songbird research. However, Santa Cruz Biotechnology Egr-1 no longer specifically labels and has also discontinued production of Egr-1 sc-189. Thus, the current study is focused on analyzing the effectiveness of alternative primary antibodies: Abcam polyclonal c-Fos, Abcam monoclonal ab133695 Egr-1, and Proteintech polyclonal Egr-1. RESULTS: Abcam monoclonal Egr-1 was successful in specifically labeling ZENK positive cells in the songbird auditory nuclei. Abcam polyclonal c-Fos and Proteintech polyclonal Egr-1 were found to have non-specific labeling. COMPARISON WITH EXISTING METHODS: Abcam monoclonal Egr-1 ab133695 was found to produce differential and specific labeling in the targeted auditory nuclei similar to previous studies successfully using Santa Cruz polyclonal Egr-1 (i.e. Mello and Ribeiro, 1998). CONCLUSIONS: Abcam monoclonal Egr-1 effectively labels ZENK in the songbird auditory nuclei, making it a suitable primary antibody replacement for Santa Cruz polyclonal Egr-1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».