A validated antibody toolbox for ALS research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A substantial fraction of amyotrophic lateral sclerosis (ALS)-associated proteins remain poorly characterized, in part because of the limited availability of validated research antibodies. We established knockout (KO)-based antibody characterization workflows and demonstrated that widely used antibodies against the major ALS-associated protein C9orf72 lacked specificity (Laflamme et al., 2019). We subsequently scaled this framework to systematically benchmark research antibodies, revealing that up to 61% fail to perform as recommended by manufacturers (Ayoubi et al., 2023). Here, we extend this approach by establishing the ALS-Reproducible Antibody Platform (ALS-RAP), a comprehensive effort to generate a publicly available dataset of KO-validated antibodies targeting proteins encoded by ALS risk genes. In total, we characterized 303 antibodies against 33 ALS-associated proteins to identify high-quality reagents for use in western blot, immunoprecipitation, and immunofluorescence. Using these antibodies, we profiled protein levels across human induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived and primary neurological cell types. These analyses revealed diverse cellular distributions and higher levels of several ALS-associated proteins in glial populations, consistent with emerging evidence for immune contributions to ALS. Together, ALS-RAP provides a validated antibody toolbox and protein expression resource to support the study of ALS-associated proteins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».