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Enregistrement W6911883302 · doi:10.5281/zenodo.15306442

A guide to selecting high-performing antibodies for Rab13 (UniProt ID: P51153) for use in western blot, immunoprecipitation, and immunofluorescence

2025· article· en· W6911883302 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHumanities and Social Sciences
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunofluorescenceAntibodyWestern blotGene knockdownBlotImmunoprecipitationGenomeCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents a guide to selecting high-quality commercial antibodies against GTPase Rab13 in western blot using a standardized experimental protocol based on comparing read-outs in a knockout cell line and isogenic control; a knockdown cell line was also used to assess the capability of antibodies in immunoprecipitation and immunofluorescence. This work was supported by the CQDM (a grant from the Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec) as well as the Government of Canada through Genome Canada, Genome Quebec, and Ontario Genomics (grant no. OGI-210).

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1210,165

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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