Summary

Interactome-Seq: פרוטוקול עבור ספריית Domainome ובניה, אימות בחירה Phage התצוגה ורצף הדור הבא

Published: October 03, 2018
doi:

Summary

הפרוטוקולים תיאר מאפשרים אפיון ובניה, מבחר (נגד המטרה של הבחירה) ספרייה “domainome” גרם מכל מקור ה-DNA. זו מושגת על ידי צינור מחקר המשלב טכנולוגיות שונות: phage התצוגה, כתב מתקפלים, רצף הדור הבא עם כלי אינטרנט לניתוח נתונים.

Abstract

כתבים מתקפלים הם חלבונים עם פנוטיפים קלות לזיהוי, כגון עמידות לאנטיביוטיקה, אשר מתקפל ותפקוד נפגעת כאשר דבוקה לקוי קיפול חלבונים או מסגרות קריאה פתוחה אקראי. פיתחנו אסטרטגיה שבו, על-ידי שימוש TEM-1 β לקטמאז (האנזים היוועצות ההתנגדות אמפיצילין) בסולם גנומית, אנחנו יכולים לבחור אוספים של תחומים חלבון מקופל כראוי מן החלק קידוד של ה-DNA של כל הגנום intronless. שברי חלבון מתקבל על ידי גישה זו, שנקרא “domainome”, תהיה ביטוי היטב מסיסים, שהופך אותם למתאימים ללימודי מבני/תפקודית.

שיבוט ומציג את “domainome” ישירות במערכת התצוגה phage, אנחנו הראו שזה אפשרי לבחור תחומים חלבון ספציפי עם מאפייני האיגוד הרצוי (למשל, לחלבונים אחרים או נוגדנים), ובכך לספק חיוני ניסיוני מידע לזיהוי גנים ביאור או אנטיגן.

הזיהוי של שיבוטים מועשר ביותר בקרב אוכלוסיה polyclonal שנבחר יכולה להיות מושגת באמצעות טכנולוגיות הדור הבא רצפי הרומן (הגדרות). מסיבות אלו, אנו מציגים את רצף עמוק ניתוח של הספריה עצמה והתפוקות הבחירה כדי לספק מידע מלא על גיוון, שפע של מיפוי מדויק של כל אחד המקטע שנבחר. הפרוטוקולים המובאת כאן הצגת השלבים המפתח בניית ספרייה, אפיון של אימות.

Introduction

כאן, אנו מתארים שיטה תפוקה גבוהה הבנייה ואת הבחירה של ספריות של חלבון מקופל ולא מסיסים תחומים מכל מקור ההתחלה genic/גנומית. הגישה משלבת בשלוש טכנולוגיות שונות: phage לתצוגה, השימוש של כתב מתקפלים, רצף הדור הבא (הגדרות) עם כלי אינטרנט מסוימים עבור ניתוח נתונים. השיטות ניתן להשתמש בהקשרים שונים רבים של חלבון מבוססת מחקר, זיהוי, ביאור של דומיינים חלבונים/חלבונים חדשים, אפיון של מאפיינים מבניים ופונקציונליים של חלבונים הידועים, כמו גם ההגדרה של רשת אינטרקציה בין חלבונים.

שאלות פתוחות רבות עדיין קיימות במחקר המבוסס על חלבון ונמצא בפיתוח שיטות לייצור חלבון אופטימלי של צורך חשוב מספר שדות של החקירה. לדוגמה, למרות זמינותו של אלפי הגנום prokaryotic, האיקריוטים1, מפת המתאימה proteomes יחסית לביאור ישירה של מקודדת חלבונים ופפטידים חסר עדיין עבור הרוב הגדול של אורגניזמים. הקטלוג של proteomes מוחלט מתגלה כמטרה מאתגר הדורש מאמץ עצום במונחים של זמן ומשאבים. תקן זהב עבור ביאור ניסיוני נשאר השיבוט כל המסגרות פתח קריאה (ORFs) של הגנום, בבניין שנקרא “ORFeome”. בדרך כלל פונקציה ג’ין מוקצה על סמך הומולוגיה ל גנים הקשורים בפעילות ידוע אבל גישה זו היא מדויקת לקוי בשל נוכחותם של רבים ביאורים שגוי הפניה מסדי נתונים2,3,4, 5. יתר על כן, אפילו עבור חלבונים מזוהה, מבואר, מחקרים נוספים נדרשים להשיג אפיון מבחינת שפע, דפוסי ביטוי בהקשרים שונים, כולל מאפיינים מבניים ופונקציונליים כמו גם אינטראקציה עם רשתות.

יתר על כן, מאז חלבונים מורכבים של תחומים שונים, כל אחד מהם מציג תכונות ספציפיות, ותרומה שונה פונקציות חלבון, המחקר ואת ההגדרה המדויקת של תחומים אלה יכול לאפשר תמונה מקיפה יותר, הן ברמה הסינגל ג’ין, ברמת הגנום המלא. כל המידע הנחוץ הזה הופך את חלבון מבוססת מחקר שדה רחב ומאתגר.

בפרספקטיבה הזו, יכול לקבל תרומה חשובה על ידי שיטות לא משוחד ואשר תפוקה גבוהה לייצור חלבונים. עם זאת, ההצלחה של גישות כאלה, לצד ההשקעה ניכרת נדרש, מסתמך על היכולת לייצר חלבון מסיס/יציבה בונה. . זה רב סרן הגבלת גורם שכן ההערכה היא כי רק כ- 30% של חלבונים יכולים להיות בהצלחה הביע והפיק ברמות מספיקות כדי להיות שימושי השפעול6,7,8. גישה זו על מנת להתגבר על מגבלה זו מבוססת על השימוש של DNA מפוצלים באופן אקראי כדי לייצר polypeptides שונים, אשר יחד מספקים קטעים חופפים, ייצוג גנים יחידניים. רק אחוז קטן של שברי DNA שנוצר באופן אקראי הינם פונקציונליים ORFs בעוד הרוב הגדול של אותם שאינם פונקציונליים (בשל נוכחותם של עצירה codons בתוך והרצפים שלהם) או קידוד עבור האו ם טבעי (ORF בתוך מסגרת שונה מהמקור) polypeptides ללא משמעות ביולוגית.

כדי לטפל בכל הנושאים האלה, הקבוצה שלנו פיתחה תפוקה גבוהה חלבון ביטוי ואינטראקציה ניתוח פלטפורמה שניתן להשתמש בהם על11,1210,9,מידה גנומית. פלטפורמה זו משלבת הטכניקות הבאות: 1) שיטה לבחירת אוספים של חלבון מקופל כראוי תחומים מתוך החלק קידוד של ה-DNA מכל יצור; 2 טכנולוגית תצוגה phage) בחירת שותפים של אינטראקציות; 3) המיתרים לחלוטין לאפיין את interactome כל שנבחנה ולזהות השיבוטים של עניין; . ו-4) כלי אינטרנט עבור ניתוח נתונים עבור משתמשים ללא ביואינפורמטיקה או בתכנות לבצע ניתוח Interactome-Seq בצורה קלה וידידותית.

השימוש של פלטפורמה זו מציע יתרונות חשובים על אסטרטגיות אלטרנטיביות של החקירה; מעל כל השיטה זו לחלוטין לא משוחד תפוקה גבוהה, מודולרי למחקר החל גן יחיד עד הגנום כולו. השלב הראשון של הצינור הוא היצירה של ספריה מ- DNA באופן אקראי מפוצלים שנבחנה, המתאפיינת ואז עמוקות המיתרים. ספריה זו נוצרת באמצעות וקטור הנדסה שבו גנים/קטעים מעניינים הם משובטים בין רצף אות על הפרשת חלבון לחלל periplasmic (כלומר, מנהיג שניה) הגן β לקטמאז TEM1. החלבון היתוך להתייעץ אמפיצילין ההתנגדות ואת היכולת לשרוד תחת לחץ אמפיצילין רק אם קטעים משוכפל במסגרת עם רכיבים אלה והן את חלבון כימרי וכתוצאה מכך הוא מקופל כראוי10,13 ,14. שיבוטים כל חולצה אחרי הבחירה אנטיביוטי, שנקרא מסוננים המשובטים”, הינם ORFs, רוב גדול של אותם (יותר מ 80 אחוז), נגזרות אמיתי גנים9. יתר על כן, הכוח של אסטרטגיה זו טמון הממצאים כי כל השיבוטים ORF מסונן קידוד חלבונים כראוי מקופל/מסיסים/תחומים15. כמו שיבוטים רבים, נוכח הספריה ואת מיפוי האזור באותו/תחום, יש שונות להתחלה וסיום נקודות, זה מאפשר זיהוי לא משוחדת, צעד אחר צעד של השברים מינימלית כי צפויים להניב מוצרים מסיסים.

הטבה נוספת בטכנולוגיה ניתנת על ידי שימוש המיתרים לאפיין את הספרייה. השילוב של הפלטפורמה ושל כלי אינטרנט מסוימים עבור ניתוח נתונים נותן מידע לא משוחד חשוב על הרצפים נוקלאוטיד המדויק, על מיקומו של ORFs שנבחרו על ההפניה DNA שנבחנה ללא צורך עוד ניתוחים נרחב או מאמץ ניסיוני.

Domainome ספריות ניתן להעביר לתוך הקשר הנבחר, המשמש כמכשיר האוניברסלי לביצוע מחקרים פונקציונלי. תפוקה גבוהה חלבון ביטוי ואינטראקציה ניתוח הפלטפורמה כי אנו משולב, כי קראנו Interactome-Seq מנצל הטכנולוגיה התצוגה phage על-ידי העברת את ORF מסוננים לתוך וקטור phagemid ויצירת phage-ORF ספריה. פעם מחדש משובטים לתוך הקשר התצוגה phage חלבון תחומים מוצגים על-פני M13 חלקיקים; בדרך זו domainome ספריות ניתן לבחור ישירות עבור ג’ין שברי קידוד תחומים עם פעילויות אנזימטיות ספציפיות או מחייב מאפיינים, ומאפשר רשתות interactome פרופיל. גישה זו תוארה לראשונה על ידי. Zacchi et al. 16 ומאוחר יותר השתמש בכמה אחרים בהקשר13,17,18.

לעומת טכנולוגיות אחרות המשמשות ללימוד אינטראקציית חלבון-חלבון (כולל מערכת היברידית שני שמרים ספקטרומטר מסה19,20), אחד היתרונות העיקריים היא ההגברה של הזוג איגוד המתרחשת במהלך phage הצגת מספר סיבובים של בחירה. זה מגביר את הרגישות הבחירה ובכך מאפשר הזיהוי תחומים של איגוד בשפע נמוך חלבונים קיים בספריה. היעילות של הבחירה ביצע עם ספריה ORF-מסוננים הוא גדל עוד יותר בשל היעדר שיבוטים פונקציונלי. בסופו של דבר, הטכנולוגיה מאפשרת את הבחירה לבצע נגד חלבון והן הלא-חלבון פיתיונות21,22,23,24,25.

בחירות phage בעזרת הספריה domainome-phage יכול להתבצע באמצעות נוגדנים מגיע סרה של חולים עם מצבים פתולוגיים שונים, למשל מחלות אוטואימוניות13, סרטן או זיהום מחלות כפיתיון. גישה זו משמשת כדי להשיג שנקרא “נוגדנים החתימה” של המחלה שנבחנה המאפשר לזהות ולאפיין את אנטיגנים/epitopes במיוחד המוכרות נוגדנים של החולים במקביל בנפט. לעומת שיטות אחרות השימוש של phage התצוגה מאפשר זיהוי epitopes antigenic ליניאריות ולא הסתגלותי. הזיהוי של חתימה ספציפי יכול להיות פוטנציאל השפעה חשובה ההבנה פתוגנזה, עיצוב חיסון חדש, זיהוי של מטרות טיפוליות חדשות ופיתוח של כלי האבחון, prognostic חדשה וספציפי. יתר על כן, כאשר המחקר מתמקדת מחלות זיהומיות, היתרון העיקרי הוא הגילוי של חלבונים immunogenic הוא עצמאי מטיפוח הפתוגן.

הגישה שלנו מאשרת כי הכתבים מתקפלים יכולים לשמש בקנה מידה גנומית כדי לבחור את “domainome”: אוסף של חלבון מקופל בצורה נכונה, ביטוי טוב, מסיסים תחומים מחלק קידוד ה-DNA ו/או cDNA מכל יצור. פעם מבודד שברי חלבון שימושיים למטרות רבות, מתן מידע נסיוני חיוני עבור ג’ין ביאור גם לגבי לימודי המבנית, נוגדן epitope מיפוי, זיהוי אנטיגן, וכו ‘. שלמות התרגום של תפוקה גבוהה נתונים שסופקו על-ידי הגדרות המאפשרת הניתוח של דגימות מאוד מורכבים, כגון ספריות התצוגה phage, ומחזיק את היכולת לעקוף האיסוף מפרך מסורתי ובדיקות של שיבוטים phage בודדים שניצלו.

באותו הזמן בזכות התכונות של הספריה מסוננים וכדי את רגישות קיצונית והכוח של ניתוח המיתרים, זה ניתן לזהות את התחום חלבון אחראי ישירות על המסך הראשוני, ללא צורך ליצור אינטראקציה ספריות נוספות עבור כל אחד מחויב חלבון. הגדרות מאפשר להשיג הגדרה מקיפה כל domainome של כל מקור התחלתי genic/גנומית ומאפשרת בכלי האינטרנט של ניתוח נתונים של הקניית ספציפי מאוד אפיון בשני כמותיים נקודת מבט של התחומים של interactome חלבונים.

Protocol

1. בניית הספרייה ORF (איור 1) הכנת הכנס ה-DNA הכנה קטעים מ- DNA סינטטיים או גנומית תמצית/DNA תוך שימוש בשיטות הרגילות26לטהר. קטע דנ א על ידי sonication. אם משתמש של sonicator סטנדרטי, בתור התחלה הצעה כללית עם פולסים s 30 ב- 100% כוח פלט.הערה: ט…

Representative Results

גישת הסינון הוא schematized באיור1. ניתן להשתמש בכל סוג של דנ א intronless. איור 1A החלק הראשון של הגישה סינון מיוצג: לאחר טעינה של ג’ל agarose או bioanalyzer, פיצול טוב של ה-DNA של הריבית מופיע כתם של קטעים עם התפלגות האורך בגודל הרצוי של לחץ דם 150-750. תמונת הנציגה ג’…

Discussion

הקמת ספרייה באיכות גבוהה המסוננות ORFs מגוונת מאוד הוא השלב הקריטי הראשון כל התהליך מאז זה ישפיע על כל השלבים הבאים של הצינור.

יתרון תכונה חשובה של השיטה שלנו היא כי כל מקור ה-DNA (intronless) (cDNA, הדנ א, ה-PCR נגזר או דנ א סינתטי) מתאים ספריית הבנייה. הפרמטר הראשון שצריך לקחת בחשבון הוא כ?…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה על ידי מענק האיטלקי משרד החינוך ואוניברסיטת (2010P3S8BR_002 כדי CP).

Materials

Sonopuls  ultrasonic homogenizer Bandelin HD2070 or equivalent
GeneRuler 100 bp Plus DNA Ladder Thermo Scientific SM0321 or equivalent
GeneRuler 1 kb DNA Ladder Thermo Fisher Scientific SM0311 or equivalent
Molecular Biology Agarose BioRad 161-3102 or equivalent
Green Gel Plus Fisher Molecular Biology FS-GEL01 or equivalent
6x DNA Loading Dye Thermo Fisher Scientific R0611 or equivalent
QIAquick Gel Extraction Kit Qiagen 28704 or equivalent
Quick Blunting Kit New England Biolabs E1201S
NanoDrop 2000 UV-Vis Spectrophotometer Thermo Fisher Scientific ND-2000
High-Capacity cDNA Reverse Transcription Kit Thermo Fisher Scientific 4368813
Streptavidin Magnetic Beads New England Biolabs S1420S or equivalent
QIAquick PCR purification Kit Qiagen 28104 or equivalent
EcoRV New England Biolabs R0195L
Antarctic Phosphatase New England Biolabs M0289S
T4 DNA Ligase New England Biolabs M0202T
Sodium Acetate 3M pH5.2 general lab supplier
Ethanol for molecular biology Sigma-Aldrich E7023 or equivalent
DH5aF' bacteria cells Thermo Fisher Scientific
0,2 ml tubes general lab supplier
1,5 ml tubes general lab supplier
0,1 cm electroporation cuvettes Biosigma 4905020
Electroporator 2510 Eppendorf
2x YT medium Sigma-Aldrich Y1003
Ampicillin sodium salt Sigma-Aldrich A9518
Chloramphenicol Sigma-Aldrich C0378
DreamTaq DNA Polymerase Thermo Fisher Scientific EP0702
Deoxynucleotide (dNTP) Solution Mix New England Biolabs N0447S
96-well thermal cycler (with heated lid) general lab supplier
150 mm plates general lab supplier
100 mm plates general lab supplier
Glycerol Sigma-Aldrich G5516
BssHII New England Biolabs R0199L
NheI New England Biolabs R0131L
QIAprep Spin Miniprep Kit Qiagen 27104 or equivalent
M13KO7 Helper Phage GE Healthcare Life Sciences 27-1524-01 
Kanamycin sulfate from Streptomyces kanamyceticus Sigma-Aldrich K1377
Polyethylene glycol (PEG) Sigma-Aldrich P5413
Sodium Cloride (NaCl) Sigma-Aldrich S3014
PBS general lab supplier
Dynabeads Protein G for Immunoprecipitation Thermo Fisher Scientific 10003D or equivalent
MagnaRack Magnetic Separation Rack Thermo Fisher Scientific CS15000 or equivalent
Tween 20 Sigma-Aldrich P1379
Nonfat dried milk powder EuroClone EMR180500
KAPA HiFi HotStart ReadyMix  Kapa Biosystems, Fisher Scientific 7958935001
AMPure XP beads  Agencourt, Beckman Coulter A63881
Nextera XT dual Index  Primers  Illumina FC-131-2001 or FC-131-2002 or FC-131-2003 or FC-131-2004
MiSeq or Hiseq2500  Illumina
Spectrophotomer Nanodrop
Agilent Bioanalyzer or TapeStation Agilent
Forward PCR primer general lab supplier 5’ TACCTATTGCCTACGGCAGCCGCTGGATTGTTATTACTC 3’
Reverse PCR primer general lab supplier 5’ TGGTGATGGTGAGTACTATCCAGGCCCAGCAGTGGGTTTG 3’
Forward primer for NGS general lab supplier  5’ TCGTCGGCAGCGTCAGATGTGTATAAGAGACAGGCAGCAAGCGGCGCGCATGC 3’;
Reverse primer for NGS general lab supplier 5’ GTCTCGTGGGCTCGGAGATGTGTATAAGAGACAGGGGATTGGTTTGCCGCTAGC 3’;

Riferimenti

  1. Loman, N. J., Pallen, M. J. Twenty years of bacterial genome sequencing. Nat Rev Microbiol. 13 (12), 787-794 (2015).
  2. Jones, C. E., Brown, A. L., Baumann, U. Estimating the annotation error rate of curated GO database sequence annotations. BMC Bioinformatics. 8 (1), 170 (2007).
  3. Andorf, C., Dobbs, D., Honavar, V. Exploring inconsistencies in genome-wide protein function annotations: a machine learning approach. BMC Bioinformatics. 8 (1), 284 (2007).
  4. Wong, W. -. C., Maurer-Stroh, S., Eisenhaber, F. More Than 1,001 Problems with Protein Domain Databases: Transmembrane Regions, Signal Peptides and the Issue of Sequence Homology. PLoS Comput Biol. 6 (7), e1000867 (2010).
  5. Bioinformatics, B., et al. Identification and correction of abnormal, incomplete and mispredicted proteins in public databases. BMC Bioinformatics. 9 (9), (2008).
  6. Phizicky, E., Bastiaens, P. I. H., Zhu, H., Snyder, M., Fields, S. Protein analysis on a proteomic scale. Nature. 422 (6928), 208-215 (2003).
  7. DiDonato, M., Deacon, A. M., Klock, H. E., McMullan, D., Lesley, S. A. A scaleable and integrated crystallization pipeline applied to mining the Thermotoga maritima proteome. J Struct Funct Genomics. 5 (1-2), 133-146 (2004).
  8. Nordlund, P., et al. Protein production and purification. Nat Methods. 5 (2), 135-146 (2008).
  9. Zacchi, P., Sblattero, D., Florian, F., Marzari, R., Bradbury, A. R. M. Selecting open reading frames from DNA. Genome Res. 13 (5), 980-990 (2003).
  10. Di Niro, R., et al. Rapid interactome profiling by massive sequencing. Nucleic Acids Res. 38 (9), e110 (2010).
  11. Gourlay, L. J., et al. Selecting soluble/foldable protein domains through single-gene or genomic ORF filtering: Structure of the head domain of Burkholderia pseudomallei antigen BPSL2063. Acta Crystallogr Sect D Biol Crystallogr. 71 (Pt 11), 2227-2235 (2015).
  12. D’Angelo, S., et al. Filtering "genic" open reading frames from genomic DNA samples for advanced annotation. BMC Genomics. 12 (Suppl 1), S5 (2011).
  13. D’Angelo, S., et al. Profiling celiac disease antibody repertoire. Clin Immunol. 148 (1), 99-109 (2013).
  14. Robinson, M. D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. edgeR: A Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics. 26 (1), 139-140 (2009).
  15. Heger, A., Holm, L. Exhaustive enumeration of protein domain families. J Mol Biol. 328 (3), 749-767 (2003).
  16. Zacchi, P., Sblattero, D., Florian, F., Marzari, R., Bradbury, A. R. M. Selecting open reading frames from DNA. Genome Res. 13 (5), 980-990 (2003).
  17. Faix, P. H., Burg, M. A., Gonzales, M., Ravey, E. P., Baird, A., Larocca, D. Phage display of cDNA libraries: Enrichment of cDNA expression using open reading frame selection. Biotechniques. 36 (6), 1018-1029 (2004).
  18. Patrucco, L., et al. Identification of novel proteins binding the AU-rich element of α-prothymosin mRNA through the selection of open reading frames (RIDome). RNA Biol. 12 (12), 1289-1300 (2015).
  19. Collins, M. O., Choudhary, J. S. Mapping multiprotein complexes by affinity purification and mass spectrometry. Curr Opin Biotechnol. 19 (4), 324-330 (2008).
  20. Suter, B., Kittanakom, S., Stagljar, I. Two-hybrid technologies in proteomics research. Curr Opin Biotechnol. 19 (4), 316-323 (2008).
  21. Nakai, Y., Nomura, Y., Sato, T., Shiratsuchi, A., Nakanishi, Y. Isolation of a Drosophila gene coding for a protein containing a novel phosphatidylserine-binding motif. J Biochem. 137 (5), 593-599 (2005).
  22. Deng, S. J., et al. Selection of antibody single-chain variable fragments with improved carbohydrate binding by phage display. J Biol Chem. 269 (13), 9533-9538 (1994).
  23. Danner, S., Belasco, J. G. T7 phage display: A novel genetic selection system for cloning RNA-binding proteins from cDNA libraries. Proc Natl Acad Sci. 98 (23), 12954-12959 (2001).
  24. Gargir, A., Ofek, I., Meron-Sudai, S., Tanamy, M. G., Kabouridis, P. S., Nissim, A. Single chain antibodies specific for fatty acids derived from a semi-synthetic phage display library. Biochim Biophys Acta – Gen Subj. 1569 (1-3), 167-173 (2002).
  25. Patrucco, L., et al. Identification of novel proteins binding the AU-rich element of α-prothymosin mRNA through the selection of open reading frames (RIDome). RNA Biol. 12 (12), 1289-1300 (2015).
  26. Ausubel, F. M., et al. Current Protocols in Molecular Biology. Mol Biol. 1 (2), 146 (2003).
  27. Sblattero, D., Bradbury, A. Exploiting recombination in single bacteria to make large phage antibody libraries. Nat Biotechnol. 18, 75-80 (2000).
  28. Martin, M. Cutadapt removes adapter sequences from high-throughput sequencing reads. EMBnet.journal. 17 (1), 10 (2011).
  29. Camacho, C., et al. BLAST+: architecture and applications. BMC Bioinformatics. 10 (1), 421 (2009).
  30. Li, H., et al. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 25 (16), 2078-2079 (2009).
  31. Quinlan, A. R. BEDTools: The Swiss-Army tool for genome feature analysis. Curr Protoc Bioinforma. , (2014).
  32. Skinner, M. E., Uzilov, A. V., Stein, L. D., Mungall, C. J., Holmes, I. H. JBrowse: A next-generation genome browser. Genome Res. 19 (9), 1630-1638 (2009).
  33. Gourlay, L. J., et al. Selecting soluble/foldable protein domains through single-gene or genomic ORF filtering: Structure of the head domain of Burkholderia pseudomallei antigen BPSL2063. Acta Crystallogr Sect D Biol Crystallogr. 71, 2227-2235 (2015).
  34. D’Angelo, S., et al. Filtering "genic" open reading frames from genomic DNA samples for advanced annotation. BMC Genomics. 12 (Suppl 1), S5 (2011).
  35. Di Niro, R., et al. Characterizing monoclonal antibody epitopes by filtered gene fragment phage display. Biochem J. 388 (Pt 3), 889-894 (2005).
  36. D’Angelo, S., et al. Profiling celiac disease antibody repertoire. Clin Immunol. 148 (1), 99-109 (2013).
check_url/it/56981?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
Soluri, M. F., Puccio, S., Caredda, G., Grillo, G., Licciulli, V. F., Consiglio, A., Edomi, P., Santoro, C., Sblattero, D., Peano, C. Interactome-Seq: A Protocol for Domainome Library Construction, Validation and Selection by Phage Display and Next Generation Sequencing. J. Vis. Exp. (140), e56981, doi:10.3791/56981 (2018).

View Video