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Enregistrement W4394576575 · doi:10.12688/f1000research.133645.2

A guide to selecting high-performing antibodies for RNA-binding protein TIA1 for use in Western Blot, immunoprecipitation and immunofluorescence

2024· preprint· en· W4394576575 sur OpenAlexafffund
Maryam Fotouhi, Donovan Worrall, Riham Ayoubi, Kathleen Southern, Peter S. McPherson, Carl Laflamme

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesJanssen BiotechCanadian Institutes of Health ResearchGenentechMitacsMotor Neurone Disease AssociationOntario Genomics InstituteGovernment of CanadaEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAOntario GenomicsGenome CanadaTakeda Pharmaceuticals InternationalALS Society of CanadaBayerBristol-Myers SquibbBoehringer IngelheimPfizerALS Association
Mots-clésStress granuleWestern blotImmunoprecipitationRNA-binding proteinImmunofluorescenceAntibodyBiologyMolecular biologyRNAVirologyMessenger RNAImmunologyGeneGeneticsTranslation (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns3:p> A member of the RNA-binding protein family, T-cell intracellular antigen-1 (TIA1) regulates mRNA translation and splicing as well as cellular stress by promoting stress granule formation. Variants of the <ns3:italic>TIA1</ns3:italic> gene have implications in neurogenerative disorders including amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and frontotemporal dementia (FTD). Reproducible research on TIA1 would be enhanced with the availability of high-quality anti-TIA1 antibodies. In this study, we characterized twelve TIA1 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,330 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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