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Enregistrement W4391818308 · doi:10.1101/2024.02.13.579886

A selection of Golden Gate vectors to simplify recombinant protein production in <i>Escherichia coli</i>

2024· preprint· en· W4391818308 sur OpenAlexaff
M. Fairhead, L. Koekemoer, Eleanor Williams, F. von Delft

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésPlasmidEscherichia coliPeriplasmic spaceCloning (programming)Fusion proteinRecombinant DNAInsert (composites)BiologyExpression vectorTarget proteinGeneCloning vectorMultiple cloning siteVector (molecular biology)Molecular biologyGeneticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In this work multiple plasmids have been created to allow the simple Golden Gate cloning of a target gene for recombinant protein production in Escherichia coli . To simplify as much as possible the generation of different target gene vector combinations, the 22 plasmids contain the same Golden Gate cloning sites ( Bsa I), antibiotic resistance (kanamycin) and promoter (T7) for expression in the standard protein production strain of E. coli BL21[DE3]. The plasmid set includes commonly used tags for purification and assays (his, twin-strep and avi tag) as well as fusion protein partners that may aid target protein solubility and yield, SUMO, MBP, GST and sfGFP. Also included are plasmids with secretion peptide signals for transport of the target protein to the E. coli periplasm via various pathways (SEC, SRP, TatA). We have evaluated the 4 of the vectors using a test super folder GFP insert and found that using the Golden Gate process allows cloning efficiencies of greater than 90% to be routinely obtained. Vectors were further evaluated by expressing and purifying the target insert. The plasmid vector set described herein should prove useful to any investigator who has to routinely evaluate numerous protein expression constructs and are freely available through Addgene.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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