酵母展示技术与噬菌体展示技术异同

酵母展示服务与噬菌体展示服务在生物技术和纳米抗体研发领域中均扮演着重要角色,但两者之间存在显著的差异和各自的优缺点。
酵母展示服务
原理:酵母展示技术是一种真核蛋白表达系统,通过将外源靶蛋白基因与特定的载体基因序列融合后导入酵母细胞,利用酵母细胞壁的特殊结构将融合蛋白锚定在其表面。
优点:
真核表达系统:酵母为真核生物,其表达的蛋白质在结构、折叠和修饰等方面更接近哺乳动物细胞,有助于保持蛋白的原始结构和功能。
高亲和力筛选:在筛选/淘选步骤中,酵母展示适用于流式细胞仪(FACS)等技术,能够精确筛选出具有所需结合特性的抗体。
缺点:
设备要求高:酵母展示技术需要配置流式分选仪等高端设备,对实验室的硬件条件有一定要求。
转化效率较低:与噬菌体相比,酵母的转化效率较低,可能影响抗体多样性的筛选。
噬菌体展示服务
原理:噬菌体展示技术利用噬菌体颗粒的表面来展示外源蛋白或多肽片段。通过将外源蛋白质或多肽插入噬菌体的基因组中,使其能够与噬菌体颗粒的表面蛋白相连,从而在噬菌体感染宿主细胞时展示在噬菌体外部。
优点:
实验设备要求低:噬菌体展示技术对实验设备的要求较低,常规分子生物学实验室即可开展。
大容量文库库容:通过构建包含多个变种的噬菌体文库,可以筛选出具有特定功能或结合能力的蛋白质或多肽。
缺点:
筛选精度有限:在噬菌体展示中,抗体与抗原的亲和力通常只能通过调整洗涤缓冲液成分来粗略分层,筛选精度相对较低。
原核表达系统:噬菌体为原核生物,其表达的蛋白质在结构和修饰方面可能与哺乳动物细胞存在差异。
综上所述,酵母展示服务与噬菌体展示服务各有其特点和优缺点。在选择使用哪种技术时,需要根据具体的研究需求、实验条件和资源等因素进行综合考虑。

 

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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