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Enregistrement W4243534717 · doi:10.1385/1-59259-762-9:411

Mapping Biochemical Networks With Protein-Fragment Complementation Assays

2004· book-chapter· en· W4243534717 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplementationDihydrofolate reductaseProtein-fragment complementation assayComputational biologyEnzymeProtein–protein interactionBiologyBimolecular fluorescence complementationBiochemistryFragment (logic)In vitroChemistryCell biologyGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular biochemical machineries, what we call pathways, consist of dynamically assembling and disassembling macromolecular complexes. Although our models for the organization of biochemical machines are derived largely from in vitro experiments, do they reflect their organization in intact, living cells? We have developed a general experimental strategy that addresses this question by allowing the quantitative probing of molecular interactions in intact, living cells. The experimental strategy is based on protein-fragment complementation assays (PCA), a method whereby protein interactions are coupled to refolding of enzymes from cognate fragments where reconstitution of enzyme activity acts as the detector of a protein interaction. A biochemical machine or pathway is defined by grouping interacting proteins into those that are perturbed in the same way by common factors (hormones, metabolites, enzyme inhibitors, and so on). In this chapter we review some of the essential principles of PCA and provide details and protocols for applications of PCA, particularly in mammalian cells, based on three PCA reporters, dihydrofolate reductase, green fluorescent protein, and beta-lactamase.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,211 · 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