A Simple and Efficient Genetic Immunization Protocol for the Production of Highly Specific Polyclonal and Monoclonal Antibodies against the Native Form of Mammalian Proteins
Notice bibliographique
Résumé
We have generated polyclonal and monoclonal antibodies by genetic immunization over the last two decades. In this paper, we present our most successful methodology acquired over these years and present the animals in which we obtained the highest rates of success. The technique presented is convenient, easy, affordable, and generates antibodies against mammalian proteins in their native form. This protocol requires neither expensive equipment, such as a gene gun, nor sophisticated techniques such as the conjugation of gold microspheres, electroporation, or surgery to inject in lymph nodes. The protocol presented uses simply the purified plasmid expressing the protein of interest under a strong promoter, which is injected at intramuscular and intradermal sites. This technique was tested in five species. Guinea pigs were the animals of choice for the production of polyclonal antibodies. Monoclonal antibodies could be generated in mice by giving, as a last injection, a suspension of transfected cells. The antibodies detected their antigens in their native forms. They were highly specific with very low non-specific background levels, as assessed by immune-blots, immunocytochemistry, immunohistochemistry and flow cytometry. We present herein a detailed and simple procedure to successfully raise specific antibodies against native proteins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».