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Enregistrement W3173289571 · doi:10.1096/fasebj.2018.32.1_supplement.802.6

Tracking Protein Expression, Post‐translational Modifications and Interactions with High Content Antibody Microarrays

2018· article· en· W3173289571 sur OpenAlexaffabout
Steven Pelech, Lambert Yue

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Biosensing Techniques and Applications
Établissements canadiensKinexus Bioinformatics Corporation (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein microarrayAntibody microarrayDNA microarrayProtein Array AnalysisLysisProteomicsAntibodyMolecular biologyPhosphorylationBiotinKinaseBiologyProteomeMicroarrayChemistryBiochemistryCell biologyGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High content antibody microarrays are powerful tools to evaluate alterations in the levels and post‐translational status of hundreds of proteins of interest with only microgram amounts of crude cell and tissue lysate protein. However, interpretations of the results from traditional antibody microarray approaches have been hampered by the problems associated with sample preparation and protein detection, even when potent and specific antibodies are printed on these arrays. The Kinex™ KAM‐900P and KAM‐1150E antibody microarrays permitted semi‐quantitative measurements of the expressions, post‐translational modifications, and interactions of proteins with as little as 25 μg of lysate proteins. When used in combination, these microarrays utilize approximately 1250 different pan‐specific and 600 phosphosite‐specific antibodies for tracking protein kinases, phosphatases and other low abundance regulatory proteins involved in cell growth, stress responses and apoptosis. With diverse detection protocols, these microarrays enable high density profiling of lysate protein levels, phosphorylation and ubiquitination, and protein‐protein interactions in diverse experimental model systems, including human tumour cells in response to epidermal growth factor (EGF) and insulin treatment. One method involved the capture of in vitro biotin‐labeled lysate proteins, followed by their detection with dye‐labeled anti‐biotin antibody. False positive signals from associated proteins in complexes with the targets were reduced by chemical cleavage at cysteine residues with 2‐nitro‐5‐thiocyanatobenzoic acid (NTCB) prior to their capture on the array, and this also produced more uniformity of the dye signals for protein targets despite vast differences in their sizes. Transient changes in protein phosphorylation in EGF treated cells that were typically lost when processed by conventional methods were better preserved by chemical cleavage right at time of sample homogenization, and the chemically cleaved samples were stable for weeks without the need for refrigeration or freezing. Biotin‐labelling and subsequent detection of the antibody‐captured proteins on the arrays with a dye‐labeled anti‐biotin antibody reduced non‐specific background signals, allowed for a greater dynamic range of detection of up to 10,000‐fold, and enhanced discrimination of subtle changes in protein expression or phosphorylation. In conjunction with other detection protocols, such as the usage of dye‐labeled reporter antibodies for generic protein‐tyrosine phosphorylation in sandwich antibody microarrays (SAM format) or generic protein phosphorylation with nanoparticles such as pAMIGO (PAM format), it is also feasible to monitor changes in general phosphorylation of low abundance cell signalling proteins. The SAM format can also be adapted to identify target proteins that are subjected to other types of covalent modification such as ubiquitination and how these are altered when appropriate dye‐labelled covalent modification‐specific antibodies are deployed to probe the KAM‐900P and KAM‐1150E antibody microarrays. Furthermore, the SAM format has been used to monitor the interactions of complexed scaffolding, adaptor and chaperone proteins with signalling proteins that are captured on the antibody microarrays with specific, dye‐labelled reporter antibodies for the interacting proteins. Support or Funding Information This research was funded by Kinexus Bioinformatics Corporation, and LY was supported by a studentship award from the National Sciences and Engineering Research Council of Canada. This abstract is from the Experimental Biology 2018 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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