Reliable Resolution of Full-Length Huntingtin Alleles by Quantitative Immunoblotting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapeutics that lower mutant huntingtin (mHTT) have shown promise in preclinical studies and are in clinical development for the treatment of Huntington disease (HD). Multiple assays have been developed that either quantify mHTT or total HTT but may not accurately measure levels of wild type HTT (wtHTT) in biological samples. OBJECTIVE: To optimize a method that can be used to resolve, quantify and directly compare levels of full length wtHTT and mHTT in HD samples. METHODS: We provide a detailed quantitative immunoblotting protocol to reproducibly resolve full length wtHTT and mHTT in multiple HD mouse and patient samples. RESULTS: We show that this assay can be modified, depending on the sample, to resolve wtHTT and mHTT with a wide range of polyglutamine length differences (ΔQs 22-179). We also demonstrate that this method can be used to quantify allele-selective lowering of mHTT using an antisense oligonucleotide in HD patient-derived cells. CONCLUSION: This quantitative immunoblotting method can be used to reliably resolve full-length HTT alleles with ΔQs≥22 and allows for direct comparison of wtHTT and mHTT levels in HD samples.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,002 |
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 ».