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Enregistrement W4404028049 · doi:10.1101/2024.11.04.621849

Using phage display for rational engineering of a higher affinity humanized 3’phosphohistidine-specific antibody

2024· preprint· en· W4404028049 sur OpenAlexaff
Gregory D. Martyn, Rajasree Kalagiri, Gianluca Veggiani, Robyn L. Stanfield, Indrani Choudhuri, Margaux Sala, Jill Meisenhelder, Chao Chen, Avik Biswas, Ronald M. Levy, Dmitry Lyumkis, Ian A. Wilson, Tony Hunter, Sachdev S. Sidhu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSLAC National Accelerator LaboratoryBiological and Environmental ResearchArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésPhage displayRational designAntibodyComputational biologyChemistryBiologyImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Histidine phosphorylation (pHis) is a non-canonical post-translational modification (PTM) that is historically understudied due to a lack of robust reagents that are required for its investigation, such as high affinity pHis-specific antibodies. Engineering pHis-specific antibodies is very challenging due to the labile nature of the phosphoramidate (P-N) bond and the stringent requirements for selective recognition of the two isoforms, 1-phosphohistidine (1-pHis) and 3-phosphohistidine (3-pHis). Here, we present a strategy for in vitro engineering of antibodies for detection of native 3-pHis targets. Specifically, we humanized the rabbit SC44-8 anti-3-pTza (a stable 3-pHis mimetic) mAb into a scaffold (herein referred to as hSC44) that was suitable for phage display. We then constructed six unique Fab phage-displayed libraries using the hSC44 scaffold and selected high affinity 3-pHis binders. Our selection strategy was carefully designed to enrich antibodies that bound 3-pHis with high affinity and had specificity for 3-pHis versus 3-pTza. hSC44.20N32F L , the best engineered antibody, has an ∼10-fold higher affinity for 3-pHis than the parental hSC44. Eleven new Fab structures, including the first reported antibody-pHis peptide structures were solved by X-ray crystallography. Structural and quantum mechanical calculations provided molecular insights into 3-pHis and 3-pTza discrimination by different hSC44 variants and their affinity increase obtained through in vitro engineering. Furthermore, we demonstrate the utility of these newly developed high-affinity 3-pHis-specific antibodies for recognition of pHis proteins in mammalian cells by immunoblotting and immunofluorescence staining. Overall, our work describes a general method for engineering PTM-specific antibodies and provides a set of novel antibodies for further investigations of the role of 3-pHis in cell biology. Significance Statement Histidine phosphorylation is an elusive PTM whose role in mammalian cell biology is largely unknown due to the lack of robust tools and methods for its analysis. Here we report the development of antibodies with unprecedented affinity and specificity towards 3-pHis and present the first crystal structures of a pHis peptide in complex with an antibody. Finally, we show how these antibodies can be used in standard molecular biology workflows to investigate pHis-dependent biology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · 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
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'admission1
Résumé présentoui

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