Escherichia coli recombinant expression of SARS-CoV-2 protein fragments
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a method for the inexpensive, high-level expression of antigenic protein fragments of SARS-CoV-2 proteins in Escherichia coli. Our approach uses the thermophilic family 9 carbohydrate-binding module (CBM9) as an N-terminal carrier protein and affinity tag. The CBM9 module was joined to SARS-CoV-2 protein fragments via a flexible proline-threonine linker, which proved to be resistant to E. coli proteases. Two CBM9-spike protein fragment fusion proteins and one CBM9-nucleocapsid fragment fusion protein largely resisted protease degradation, while most of the CBM9 fusion proteins were degraded at some site in the SARS-CoV-2 protein fragment. All of the fusion proteins were highly expressed in E. coli and the CBM9-ID-H1 fusion protein was shown to yield 122 mg/L of purified product. Three purified CBM9-SARS-CoV-2 fusion proteins were tested and found to bind antibodies directed to the appropriate SARS-CoV-2 antigenic regions. The largest intact CBM9 fusion protein, CBM9-ID-H1, incorporates spike protein amino acids 540-588, which is a conserved region overlapping and C-terminal to the receptor binding domain that is widely recognized by human convalescent sera and contains a putative protective epitope.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».