REVOLVER: A low-cost automated protein purifier based on parallel preparative gravity column workflows
Notice bibliographique
Résumé
Protein purification is a ubiquitous procedure in biochemistry and the life sciences, and represents a key step in the protein production pipeline. The need for scalable and parallel protein purification systems is driven by the demands for increasing the throughput of recombinant protein characterization. Therefore, automating the process to simultaneously handle multiple samples with minimal human intervention is highly desirable, yet there are only a handful of such systems that have been developed, all of which are closed source and expensive. To address this challenge, we present REVOLVER, a 3D-printed programmable protein purification system based on gravity-column workflows and controlled by Arduino boards that can be built for under $130 USD. REVOLVER takes a cell lysate sample and completes a full protein purification process with almost no human intervention and yields results indistinguishable from those obtained by an experienced biochemist when purifying a real-world protein sample. We further present and describe MULTI-VOLVER, a scalable version of the REVOLVER that allows for parallel purification of up to six samples and can be built for under $250 USD. Both systems can help accelerate protein purification and ultimately link them to bio-foundries for protein characterization and engineering.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».