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Enregistrement W4390986454 · doi:10.12688/f1000research.146156.1

A guide to selecting high-performing antibodies for PLC-gamma-2 for use in Western Blot, immunoprecipitation and immunofluorescence

2024· preprint· en· W4390986454 sur OpenAlexafffund
Vera Ruíz Moleón, Maryam Fotouhi, Charles Alende, Riham Ayoubi, Logan M. Bedford, Kathleen Southern, Timothy I. Richardson

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchSchool of Medicine, Indiana UniversityGenome CanadaOntario GenomicsMitacsGovernment of CanadaPurdue University
Mots-clésOpen peer reviewWestern blotImmunoprecipitationImmunofluorescencePlant biologyAntibodyMedicineBiologyCell biologyNeuroscienceImmunologyBiochemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphatidylinositol-specific phospholipase C gamma 2 (PLC-gamma-2) is an enzyme that regulates the function of immune cells. PLC-gamma-2 has been implicated in neurodegenerative and autoimmune disorders, yet investigation of this protein has been limited by a lack of independently characterized antibodies. Here we have characterized eleven PLC-gamma-2 commercial antibodies for use in Western Blot, immunoprecipitation, and immunofluorescence using a standardized experimental protocol based on comparing read-outs in knockout cell lines and isogenic parental controls. These studies are part of a larger, collaborative initiative seeking to address antibody reproducibility issues by characterizing commercially available antibodies for human proteins and publishing the results openly as a resource for the scientific community. While use of antibodies and protocols vary between laboratories, we encourage readers to use this report as a guide to select the most appropriate antibodies for their specific needs.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,159

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,340 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire) · Sans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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