A phage‐displayed single‐chain Fab library optimized for rapid production of single‐chain <scp>IgGs</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Phage-displayed synthetic antibody (Ab) repertoires have become a major source of affinity reagents for basic and clinical research. Specific Abs identified from such libraries are often screened as fragments antigen binding (Fabs) produced in bacteria, and those with desired biochemical characteristics are reformatted for production as full-length immunoglobulin G (IgG) in mammalian cells. The conversion of Fabs to IgGs is a cumbersome and often rate-limiting step in the development of Abs. Moreover, biochemical properties required for lead IgG development are not always shared by the Fabs, and these issues are not uncovered until a significant effort has been spent on Abs that ultimately will not be useful. Thus, there is a need for simple and rapid techniques to convert phage-displayed Fabs to IgGs at an early stage of the Ab screening process. We report the generation of a highly diverse phage-displayed synthetic single-chain Fab (scFab) library, in which the light and heavy chains were tethered with an optimized linker. Following selection, pools of scFabs were converted to single-chain IgGs (scIgGs) en masse, enabling facile screening of hundreds of phage-derived scIgGs. We show that this approach can be used to rapidly screen for and select scIgGs that target cell-surface receptors, and scIgGs behave the same as conventional IgGs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».