Reproducible Discovery of Cell-Binding Peptides “Lost” in Bulk Amplification via Emulsion Amplification in Phage Display Panning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many pharmaceutically-relevant cell surface receptors are functional only in the context of intact cells. Phage display, while being a powerful method for the discovery of ligands for purified proteins often fails to identify a diverse set of ligands to receptors on a cell membrane mosaic. To understand this deficiency, we examined growth bias in naïve phage display libraries and observed that it fundamentally changes selection outcomes: The presence of growth-biased (parasite) phage clones in a phage library is detrimental to selection and cell-based panning of such biased libraries is poised to yield ligands from within a small parasite population. Importantly, amplification of phage libraries in water-oil emulsions suppressed the amplification of parasites and steered the selection of biased phage libraries away from parasite population. Attenuation of the growth bias through the use of emulsion amplification reproducibly discovers the ligands for cell-surface receptors that cannot be identified in screen that use conventional ‘bulk’ amplification. Abstract Figure Find Ligands in Droplets Canonical phage display selection of ligands for breast cancer cells, which uses bulk amplification (BA) of phage library, reproducibly identified peptide ligands from a ~0.0001% sub-population of the library, which harbors fast-growing phage. Replacing BA by emulsion-amplification (EmA) altered the selection landscape and yielded cell-binding ligands not accessible to conventional phage-display select
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».