Förster Resonance Energy Transfer-Based Biosensors for Multiparameter Ratiometric Imaging of Ca<sup>2+</sup> Dynamics and Caspase-3 Activity in Single Cells
Notice bibliographique
Résumé
As one of the principal cytoplasmic second messengers, the calcium ion (Ca(2+)) is central to a variety of intracellular signal transduction pathways. Accordingly, there is a sustained interest in methods for spatially- and temporally resolved imaging of the concentration of Ca(2+) in live cells using noninvasive methods such as genetically encoded biosensors based on Förster resonance energy transfer (FRET) between fluorescent proteins (FPs). In recent years, protein-engineering efforts have provided the research community with FRET-based Ca(2+) biosensors that are dramatically improved in terms of enhanced emission ratio change and optimized Ca(2+) affinity for various applications. We now report the development and systematic optimization of a pair of spectrally distinct FRET-based biosensors that enable the simultaneous imaging of Ca(2+) in two compartments of a single cell without substantial spectral crosstalk between emission channels. Furthermore, we demonstrate that these new biosensors can be used in conjunction with previously reported caspase-3 substrates based on the same set of FRET pairs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».