A Modular Lentiviral and Retroviral Construction System to Rapidly Generate Vectors for Gene Expression and Gene Knockdown In Vitro and In Vivo
Notice bibliographique
Résumé
The ability to express exogenous cDNAs while suppressing endogenous genes via RNAi represents an extremely powerful research tool with the most efficient non-transient approach being accomplished through stable viral vector integration. Unfortunately, since traditional restriction enzyme based methods for constructing such vectors are sequence dependent, their construction is often difficult and not amenable to mass production. Here we describe a non-sequence dependent Gateway recombination cloning system for the rapid production of novel lentiviral (pLEG) and retroviral (pREG) vectors. Using this system to recombine 3 or 4 modular plasmid components it is possible to generate viral vectors expressing cDNAs with or without inhibitory RNAs (shRNAmirs). In addition, we demonstrate a method to rapidly produce and triage novel shRNAmirs for use with this system. Once strong candidate shRNAmirs have been identified they may be linked together in tandem to knockdown expression of multiple targets simultaneously or to improve the knockdown of a single target. Here we demonstrate that these recombinant vectors are able to express cDNA and effectively knockdown protein expression using both cell culture and animal model systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».