Stem Cell Engineering Using Transducible Cre Recombinase
Notice bibliographique
Résumé
Embryonic stem (ES) cells have become a major focus of scientific interest both as a potential donor source for regenerative medicine and as a model system for tissue development and pathobiology. Tight and efficient methods for genetic engineering are required to exploit ES cells as disease models and to generate specific somatic phenotypes by lineage selection or instruction. In 1990s, the application of site-specific recombinases (SSRs) such as Cre has revolutionized mammalian genetics by providing a reliable and efficient means to delete, insert, invert, or exchange chromosomal DNA in a conditional manner. Despite these significant advances, the available technology still suffers from limitations, including unwanted side effects elicited by the random integration of Cre expression vectors and leak activity of inducible or presumptive cell type-specific Cre expression systems. These challenges can be met by combining the Cre/loxP recombination system with direct intracellular delivery of Cre by protein transduction, thus enabling rapid and highly efficient conditional mutagenesis in ES cells and ES cell-derived somatic progeny. Modified recombinant variants of Cre protein induce recombination in virtually 100% of human ES (hES) and mouse ES (mES) cells. Here, we present methods for generating purified transducible Cre protein from Escherichia coli and its transduction into ES cells and their neural progeny.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».