Molecular Epitope Determination of Aptamer Complexes of the Multidomain Protein C‐Met by Proteolytic Affinity‐Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract C‐Met protein is a glycosylated receptor tyrosine kinase of the hepatocyte growth factor (HGF), composed of an α and a β chain. Upon ligand binding, C‐Met transmits intracellular signals by a unique multi‐substrate docking site. C‐Met can be aberrantly activated leading to tumorigenesis and other diseases, and has been recognized as a biomarker in cancer diagnosis. C‐Met aptamers have been recently considered a useful tool for detection of cancer biomarkers. Herein we report a molecular interaction study of human C‐Met expressed in kidney cells with two DNA aptamers of 60 and 64 bases (CLN0003 and CLN0004), obtained using the SELEX ( S ystematic E volution of L igands by Ex ponential Enrichment) procedure. Epitope peptides of aptamer‐C‐Met complexes were identified by proteolytic affinity‐mass spectrometry in combination with SPR biosensor analysis (PROTEX‐SPR‐MS), using high‐pressure proteolysis for efficient digestion. High affinities ( K D , 80–510 nM) were determined for aptamer‐C‐Met complexes, with two‐step binding suggested by kinetic analysis. A linear epitope, C‐Met (381–393) was identified for CLN0004, while the CLN0003 aptamer revealed an assembled epitope comprised of two peptide sequences, C‐Met (524–543) and C‐Met (557–568). Structure modeling of C‐Met‐aptamers were consistent with the identified epitopes. Specificities and affinities were ascertained by SPR analysis of the synthetic epitope peptides. The high affinities of aptamers to C‐Met, and the specific epitopes revealed render them of high interest for cellular diagnostic studies.
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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 ».