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Enregistrement W3039043954 · doi:10.1021/acs.jproteome.0c00117

Variability in Streptavidin–Sepharose Matrix Quality Can Significantly Affect Proximity-Dependent Biotinylation (BioID) Data

2020· article· en· W3039043954 sur OpenAlexafffund
Jonathan St‐Germain, Payman Samavarchi Tehrani, Cassandra J. Wong, Brett Larsen, Anne‐Claude Gingras, Brian Raught

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSinai Health SystemPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsOntario Ministry of Health and Long-Term CareCanada Foundation for InnovationGovernment of OntarioCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaOntario GenomicsPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésBiotinylationStreptavidinSepharoseMatrix (chemical analysis)Affect (linguistics)BiotinComputational biologyChemistryBiologyComputer scienceMolecular biologyChromatographyBiochemistryEnzymePsychologyCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their ease of use and high binding affinity, streptavidin-based purification tools have become widely used for isolating biotinylated compounds from complex mixtures. We and others routinely use streptavidin-sepharose matrices to isolate biotinylated polypeptides generated in proximity-dependent biotinylation approaches, such as BioID or APEX. However, we noted sporadic, substantial variation in the quality of BioID experiments performed in the same laboratories over time, using seemingly identical protocols. Identifying the source of this problem, here, we highlight considerable variability in streptavidin contamination derived from different production lots of streptavidin-sepharose beads from the same manufacturer and demonstrate that high levels of streptavidin peptide contamination can have detrimental effects on BioID data. We also describe two simple, rapid approaches to assess the degree of streptavidin "shedding" from individual lots of the sepharose matrix before use to avoid the use of lower quality reagent.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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