Identification of polypeptides with selective affinity to intact mouse cerebellar granule neurons from a random peptide-presenting phage library: J.Neurosci.Methods
Notice bibliographique
Résumé
Targeting of postmitotic neurons selectively for gene delivery poses a challenge. One way to achieve such a selective targeting is to link the gene delivery vector with small ligand-binding polypeptides which have selective affinity to intact neurons. In order to identify such novel neuron selective polypeptides, we screened a phage-display library displaying random 12-mer polypeptides and subtractively bio-panned for clones having selectivity towards cultured mouse cerebellar granule neurons. The selected phage clones were amplified and sequenced. Affinities of these clones to neurons were determined by the visible presence or absence of fluorescence of phage particles as detected by immunocytochemistry using an antibody to M-13 phage. This affinity was further qualified by how much phage was bound, and where in or on the cell it tended to accumulate. The selectivity of binding to neurons was determined by the negative binding of these clones to several cultured non-neuronal cells, including, primary glial cells, NT2 cells, human embryonic kidney 293 cells, neuroblastoma cells, and mouse 3T3 cells. Among the 46 clones that we have sequenced and characterized, four clones appeared to have excellent selectivity in binding to neurons. Homology comparison of these polypeptides revealed that three of them contained a consensus D(E)-W(F)-I(N)-D-W motif. This motif was also present in the Bdm1 gene product which was predominantly expressed in postnatal brains. Further characterizations of these polypeptides are required to reveal the utilities of these peptides to function as an effective linker to facilitate gene transfer selectively to neurons
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».