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Enregistrement W4385700889 · doi:10.12688/f1000research.139867.1

Identification of high-performing antibodies for amyloid-beta precursor protein for use in Western Blot, immunoprecipitation and immunofluorescence

2023· preprint· en· W4385700889 sur OpenAlexafffund
Riham Ayoubi, Maryam Fotouhi, Donovan Worrall, Kathleen Southern, Carl Laflamme

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesGenentechCanadian Institutes of Health ResearchInnovative Medicines InitiativeGovernment of CanadaOntario Genomics InstituteEmory UniversityEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAMitacsOntario GenomicsGenome CanadaBristol-Myers SquibbBayerPfizer
Mots-clésImmunoprecipitationWestern blotAntibodyAmyloid precursor proteinImmunofluorescenceAmyloid betaMolecular biologyAmyloid (mycology)Transmembrane proteinBETA (programming language)BlotBiologyChemistryAlzheimer's diseaseImmunologyBiochemistryPathologyMedicineDiseaseGeneComputer scienceReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p>The amyloid-beta precursor protein is a transmembrane protein expressed in many tissues and highly concentrated in the brain. The protein is of significant interest due to its involvement in the generation of amyloidogenic β-amyloid peptides, prone to plaque formation that is characteristic of Alzheimer’s Disease. The scientific community would benefit from the availability of high-quality anti-amyloid-beta precursor protein antibodies to enhance reproducible research on this target. In this study, we characterized eleven amyloid-beta precursor protein commercial antibodies for Western blot, immunoprecipitation, and immunofluorescence using a standardized experimental protocol based on comparing read-outs in knockout cell lines and isogenic parental controls. We identified many high-performing antibodies and encourage readers to use this report as a guide to select the most appropriate antibody for their specific needs.</ns3:p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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