Receptor Interactome Discovery with RDIMIS, a Membrane Protein Interaction Screen Using Recombinant Extracellular Vesicles
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.
Notice bibliographique
Résumé
Membrane protein interactions are challenging to identify because of the unique biophysical characteristics of both transmembrane proteins and membrane environments. The Receptor Display in Membranes Interaction Screen (RDIMIS) platform overcomes these challenges by screening transmembrane and membrane-proximal proteins in a membrane environment using recombinant extracellular vesicles (rEVs). The screen has been used to successfully identify interactions for difficult-to-study receptors in an unbiased manner. In this report, we detail how we generate rEVs, characterize the rEVs to ensure screen-readiness, and perform the full interaction screening, with emphasis on the criteria necessary to obtain clear, interpretable results. We also include support protocols for generating a screening library and validating screening results, as well as an alternate protocol for RDIMIS enabling the profiling of naturally occurring extracellular vesicles. © 2022 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Generating and isolating extracellular vesicles from cells Basic Protocol 2: Characterizing recombinant extracellular vesicles Support Protocol 1: Preparing the receptor screening library Basic Protocol 3: Performing the Receptor Display in Membranes Interaction Screen (RDIMIS) Support Protocol 2: Validating RDIMIS results using microscopy Alternate Protocol: Detecting unlabeled endogenous vesicles.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle