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Enregistrement W4402515272 · doi:10.12688/f1000research.155928.1

A guide to selecting high-performing antibodies for CSNK1A1 (UniProt ID: P48729) for use in western blot, immunoprecipitation, and immunofluorescence

2024· preprint· en· W4402515272 sur OpenAlexafffund
Riham Ayoubi, Charles Alende, Maryam Fotouhi, Vera Ruíz Moleón, Sara González Bolívar, Kathleen Southern, Carl Laflamme

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaOntario Genomics InstituteEuropean Federation of Pharmaceutical Industries and AssociationsMerck KGaAMitacsOntario GenomicsGenome CanadaGenentechBayerPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésWestern blotImmunoprecipitationImmunofluorescenceAntibodyBlotBiologyImmunologyComputational biologyMedicineCell biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CSNK1A1 is a key regulator of various signalling pathways, including the Wnt/β-catenin pathway. Playing a central role in cellular function and disease pathology, CSNK1A1 has emerged as an attractive protein target for therapeutic development. In this study we characterize ten CSNK1A1 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. This study is 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 the 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

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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