清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Affitins: Ribosome Display for Selection of Aho7c-Based Affinity Proteins

计算生物学 核糖体 选择(遗传算法) 化学 生物 生物化学 生物信息学 计算机科学 基因 核糖核酸 人工智能
作者
Valentina Kalichuk,Stanimir Kambarev,Ghislaine Béhar,Benjamin Chalopin,Axelle Renodon‐Cornière,Barbara Mouratou,Frédéric Pecorari
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 19-41 被引量:6
标识
DOI:10.1007/978-1-4939-9853-1_2
摘要

Engineered protein scaffolds have made a tremendous contribution to the panel of affinity tools owing to their favorable biophysical properties that make them useful for many applications. In 2007, our group paved the way for using archaeal Sul7d proteins for the design of artificial affinity ligands, so-called Affitins. For many years, Sac7d and Sso7d have been used as molecular basis to obtain binders for various targets. Recently, we characterized their old gifted protein family and identified Aho7c, originating from Acidianus hospitalis, as the shortest member (60 amino-acids) with impressive stability (96.5 °C, pH 0–12). Here, we describe the construction of Aho7c combinatorial libraries and their use for selection of binders by ribosome display.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
19秒前
38秒前
李燊发布了新的文献求助10
43秒前
现实的俊驰完成签到 ,获得积分10
57秒前
Benhnhk21完成签到,获得积分10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
yuhang完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
斯文的傲珊完成签到,获得积分10
3分钟前
研友_nE1dDn发布了新的文献求助20
3分钟前
SciGPT应助研友_nE1dDn采纳,获得10
3分钟前
习月阳完成签到,获得积分10
3分钟前
zilhua完成签到,获得积分10
4分钟前
4分钟前
李燊发布了新的文献求助10
4分钟前
沿途有你完成签到 ,获得积分10
4分钟前
烟花应助李燊采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
Grace0621发布了新的文献求助10
4分钟前
科研通AI5应助universe_hhy采纳,获得50
4分钟前
sowhat完成签到 ,获得积分10
5分钟前
David完成签到,获得积分10
6分钟前
星辰完成签到 ,获得积分10
6分钟前
下午好完成签到 ,获得积分10
7分钟前
liuliu完成签到,获得积分10
7分钟前
7分钟前
淡定的健柏完成签到 ,获得积分10
8分钟前
几米完成签到 ,获得积分10
8分钟前
9分钟前
9分钟前
小曾努力先躺平完成签到,获得积分20
9分钟前
nico发布了新的文献求助10
10分钟前
10分钟前
nico完成签到,获得积分10
11分钟前
生动谷蓝完成签到,获得积分10
11分钟前
Gary完成签到 ,获得积分10
11分钟前
00完成签到 ,获得积分10
11分钟前
kmzzy完成签到,获得积分10
12分钟前
高分求助中
Worked Bone, Antler, Ivory, and Keratinous Materials 1000
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Разработка метода ускоренного контроля качества электрохромных устройств 500
建筑材料检测与应用 370
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Advances in Underwater Acoustics, Structural Acoustics, and Computational Methodologies 300
The Monocyte-to-HDL ratio (MHR) as a prognostic and diagnostic biomarker in Acute Ischemic Stroke: A systematic review with meta-analysis (P9-14.010) 240
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3830495
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3372812
关于积分的说明 10475449
捐赠科研通 3092626
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1702193
邀请新用户注册赠送积分活动 818825
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 771101