Development of a multifunctional toolkit of intrabody-based biosensors recognizing the V5 peptide tag: highlighting applications with G protein-coupled receptors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT/SUMMARY Protein-protein interactions (PPIs) form the underpinnings of any cellular signaling network. PPIs are highly dynamic processes and often, cell-based assays can be essential for their study as they closely mimic the biological intricacies of cellular environments. Since no sole platform can perform all needed experiments to gain a thoroughly comprehensive understanding into these processes, developing a versatile toolkit is much needed to address this longstanding gap. The use of small peptide tags, such as the V5-tag, has been extensively used in biological and biomedical research, including labeling the C-termini of one of the largest human genome-wide open-reading frame collections. However, these small peptide tags have been primarily used in vitro and lack the in vivo traceability and functionality of larger specialized tags. In this study, we combined structural studies and computer-aided maturation to generate an intracellular nanobody, interacting with the V5-tag. Suitable for assays commonly used to study protein-protein interactions, our nanobody has been applied herein to interrogate G protein-coupled receptor signalling. This novel serviceable intrabody is the cornerstone of a multipurpose intracellular nanobody-based biosensors toolkit, named iBodyV5, which will be available for the scientific community at large.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».