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Enregistrement W4384664478 · doi:10.1021/acs.jproteome.3c00266

A Rapid and Efficient Method for the Extraction of Histone Proteins

2023· article· en· W4384664478 sur OpenAlexafffund
Charles Homsi, Roshan Elizabeth Rajan, Robin Minati, Edlie St-Hilaire, Éric Bonneil, Simon F. Dufresne, Hugo Würtele, Alain Verreault, Pierre Thibault

Notice bibliographique

RevueJournal of Proteome Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec - SantéGenome Canada
Mots-clésHistoneYeastExtraction (chemistry)ChromatographyClipping (morphology)BiochemistryComputational biologyBiologyChemistryDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current protocols used to extract and purify histones are notoriously tedious, especially when using yeast cells. Here, we describe the use of a simple filter-aided sample preparation approach enabling histone extraction from yeast and mammalian cells using acidified ethanol, which not only improves extraction but also inactivates histone-modifying enzymes. We show that our improved method prevents N-terminal clipping of H3, an artifact frequently observed in yeast cells using standard histone extraction protocols. Our method is scalable and provides efficient recovery of histones when extracts are prepared from as few as two million yeast cells. We further demonstrate the application of this approach for the analysis of histone modifications in fungal clinical isolates available in a limited quantity. Compared with standard protocols, our method enables the study of histones and their modifications in a faster, simpler, and more robust manner.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,380 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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