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Enregistrement W1845753170 · doi:10.1002/9780470942390.mo140150

Tissue‐Specific Regulation of Oncogene Expression Using Cre‐Inducible ROSA26 Knock‐In Transgenic Mice

2015· article· en· W1845753170 sur OpenAlexaff
Brandi L. Carofino, Monica J. Justice

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Mouse Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésCre recombinaseGene knockinTransgeneBiologyRecombinaseGenetically modified mouseGermlineTransgenesisCre-Lox recombinationGene targetingCell biologyGeneMolecular biologyGeneticsEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cre-inducible mouse models are often utilized for the spatial and temporal expression of oncogenes. With the wide number of Cre recombinase lines available, inducible transgenesis represents a tractable approach to achieve discrete oncogene expression. Here, we describe a protocol for targeting Cre-inducible genes to the ubiquitously expressed ROSA26 locus. Gene targeting provides several advantages over standard transgenic techniques, including a known site of integration and previously characterized pattern of expression. Historically, an inherent instability of ROSA26 targeting vectors has hampered the efficiency of developing ROSA26 knock-in lines. In this protocol, we provide individual steps for utilizing Gateway recombination for cloning as well as detailed instructions for screening targeted ES cell clones. By following this protocol, one can achieve germline transmission of a ROSA26 knock-in line within several months.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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