Applying Computational Protein Design to Engineer Affibodies for Affinity-controlled Delivery of Vascular Endothelial Growth Factor and Platelet-Derived Growth Factor
Notice bibliographique
Résumé
Vascular endothelial growth factor (VEGF) and platelet-derived growth factor (PDGF) play coordinated roles in angiogenesis. However, current biomaterial delivery vehicles for these proteins have a limited ability to precisely control the kinetics of protein release, preventing systematic exploration of their temporal effects. Here, we combined yeast surface display and computational protein design to engineer eight VEGF-specific and PDGF-specific protein binders called affibodies with a broad range of affinities for controlled protein release. Soluble affibodies modulated protein bioactivity as evidenced by changes in VEGF-induced endothelial cell proliferation and luminescent output of a PDGF-responsive cell line. Affibody-conjugated hydrogels enabled tunable protein release over 7 days. VEGF and PDGF released from affibody-conjugated hydrogels exhibited higher bioactivity than proteins released from hydrogels without affibodies, suggesting that these engineered affinity interactions could prolong protein bioactivity. This work underscores the power of computational protein design to enhance biomaterial functionality, creating a platform for tunable protein delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».