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Enregistrement W4410193475 · doi:10.1021/acssynbio.5c00167

Optimized Phage Display-Based Selection for the Development of Heterodimerizing Optogenetic Tools

2025· article· en· W4410193475 sur OpenAlexafffund
Giang N. T. Le, Jaewan Jang, Maruti Uppalapati, G. Andrew Woolley

Notice bibliographique

RevueACS Synthetic Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOptogeneticsSelection (genetic algorithm)Computational biologyDirected evolutionPhage displayBiologyComputer scienceSynthetic biologyGeneticsArtificial intelligenceGeneNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple display techniques, including phage display, mRNA display, and ribosome display, have been used to expand the optogenetic toolbox beyond what nature provides. These techniques are most often applied to the development of binding partners that selectively recognize different conformational states of photoswitchable proteins. However, for some targets, in particular the spectrally diverse cyanobacteriochrome (CBCR) GAF domain family, the subtle differences between conformational states pose a significant challenge to discovering highly selective binders. We present an optimized phage display-based protocol designed to effectively capture these subtle changes. This optimized protocol applies high selection pressure by changing the elution method and tightening negative selection, leading to the enrichment of selective binders. Through multiple selection campaigns, we demonstrate the utility of this protocol for identifying highly selective binders.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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