MASTR: A Technique for Mosaic Mutant Analysis with Spatial and Temporal Control of Recombination Using Conditional Floxed Alleles in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Mosaic mutant analysis, the study of cellular defects in scattered mutant cells in a wild-type environment, is a powerful approach for identifying critical functions of genes and has been applied extensively to invertebrate model organisms. A highly versatile technique has been developed in mouse: MASTR (mosaic mutant analysis with spatial and temporal control of recombination), which utilizes the increasing number of floxed alleles and simultaneously combines conditional gene mutagenesis and cell marking for fate analysis. A targeted allele (R26(MASTR)) was engineered; the allele expresses a GFPcre fusion protein following FLP-mediated recombination, which serves the dual function of deleting floxed alleles and marking mutant cells with GFP. Within 24 hr of tamoxifen administration to R26(MASTR) mice carrying an inducible FlpoER transgene and a floxed allele, nearly all GFP-expressing cells have a mutant allele. The fate of single cells lacking FGF8 or SHH signaling in the developing hindbrain was analyzed using MASTR, and it was revealed that there is only a short time window when neural progenitors require FGFR1 for viability and that granule cell precursors differentiate rapidly when SMO is lost. MASTR is a powerful tool that provides cell-type-specific (spatial) and temporal marking of mosaic mutant cells and is broadly applicable to developmental, cancer, and adult stem cell studies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».