A Commercial ARHGEF17/TEM4 antibody cross-reacts with Nuclear Mitotic Apparatus protein 1 (NuMA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Rho family Guanine nucleotide exchange factor (GEF) ARHGEF17 (also known as TEM4) is a large protein with only 3 annotated regions: an N-terminal actin-binding domain, a Rho-specific dbl homology (DH)- pleckstrin homology (PH) type GEF domain and a seven bladed β propeller fold at the C-terminus with unknown function. TEM4 has been implicated in numerous activities that rely on regulation of the cytoskeleton including cell migration, cell-cell junction formation and the spindle assembly checkpoint during mitosis. Here we have assessed the specificity of a TEM4 polyclonal antibody that has been commonly used as a Western blotting and immunocytochemistry probe for TEM4 in mammalian cells. We find that this antibody, in addition to its intended target, cross-reacts with the Nuclear Mitotic Apparatus Protein 1 (NuMA) in Western blotting and immunoprecipitation, and detects NuMA preferentially in immunocytochemistry. This cross-reactivity, with an abundant chromatin- and mitotic spindle-associated factor, is likely to affect the interpretation of experiments that make use of this antibody probe, in particular by immunocytochemistry and immunoprecipitation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,009 |
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 ».