MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013615095 · doi:10.1186/s12915-019-0708-7

A straightforward approach for bioorthogonal labeling of proteins and organelles in live mammalian cells, using a short peptide tag

2020· article· en· W3013615095 sur OpenAlexfundno aff
Inbar Segal, Dikla Nachmias, Andres I. König, Ariel Alon, Eyal Arbely, Natalie Elia

Notice bibliographique

RevueBMC Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueClick Chemistry and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020University of TorontoEuropean Commission
Mots-clésBioorthogonal chemistryOrganelleBiologyProtein tagEpitopeLive cell imagingComputational biologyBiochemistryPeptideCell biologyCytoplasmCellMolecular biologyFusion proteinClick chemistryGeneticsChemistryAntibodyGeneCombinatorial chemistryRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the high-resolution microscopy era, genetic code expansion (GCE)-based bioorthogonal labeling offers an elegant way for direct labeling of proteins in live cells with fluorescent dyes. This labeling approach is currently not broadly used in live-cell applications, partly because it needs to be adjusted to the specific protein under study. RESULTS: We present a generic, 14-residue long, N-terminal tag for GCE-based labeling of proteins in live mammalian cells. Using this tag, we generated a library of GCE-based organelle markers, demonstrating the applicability of the tag for labeling a plethora of proteins and organelles. Finally, we show that the HA epitope, used as a backbone in our tag, may be substituted with other epitopes and, in some cases, can be completely removed, reducing the tag length to 5 residues. CONCLUSIONS: The GCE-tag presented here offers a powerful, easy-to-implement tool for live-cell labeling of cellular proteins with small and bright probes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC BiologyMême sujetClick Chemistry and ApplicationsTravaux en français237 207