Development of a highly sensitive platform for protein–protein interaction detection and regulation of T cell function
Notice bibliographique
Résumé
We developed a highly sensitive assay for detecting protein-protein interaction using chimeric receptors comprising two molecules of interest in the extracellular domain and interferon alpha and beta receptor subunit 1 or 2 (IFNAR1/2) in the intracellular domain. This intracellular IFNAR1/2 reconstitution system (IFNARRS) proved markedly more sensitive than the NanoBiT system, currently considered one of the best detection systems for protein interaction. Employing chimeric receptors with extracellular domains from the IFNγ or IL-2 receptor and the intracellular domains of IFNAR1/2, the IFNARRS system effectively identifies low IFNγ or IL-2 levels. Cells stably expressing these chimeric receptors responded to IFNγ secreted by activated T cells following various stimuli, including a specific peptide-antigen. The activation signals were further enhanced by the expression of relevant genes, such as costimulators, via IFN-stimulated response elements in the promoters. Besides IFNγ or IL-2, the IFNARRS system demonstrated the capability to detect other cytokines by using the corresponding extracellular domains from these target cytokine receptors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».