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Enregistrement W4402759664 · doi:10.12688/f1000research.133220.3

The identification of high-performing antibodies for FUS (Uniprot ID: P35637)  for use in western blot, immunoprecipitation, immunofluorescence and flow cytometry

2024· preprint· en· W4402759664 sur OpenAlexafffund
Walaa Alshalfie, Michael Biddle, Maryam Fotouhi, Carolyn Jones, Riham Ayoubi, Zhipeng You, Kathleen Southern, Peter S. McPherson, Harvinder Virk

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario GenomicsMitacsALS Society of CanadaMotor Neurone Disease AssociationALS Association
Mots-clésImmunoprecipitationFlow cytometryImmunofluorescenceWestern blotIdentification (biology)AntibodyBiologyImmunologyBiochemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns4:p>RNA-binding protein Fused-in Sarcoma (FUS) plays an essential role in various cellular processes. Mutations in the C-terminal domain region, where the nuclear localization signal (NLS) is located, causes the redistribution of FUS from the nucleus to the cytoplasm. In neurons, neurotoxic aggregates are formed as a result, contributing to neurogenerative diseases. Well-characterized anti-FUS antibodies would enable the reproducibility of FUS research, thereby benefiting the scientific community. In this study, we characterized ten FUS 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.</ns4: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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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