Intracellular Delivery of a Tat-eGFP Fusion Protein into Muscle Cells
Notice bibliographique
Résumé
The Tat protein from HIV-1, when fused with heterologous proteins or peptides, can traverse biological membranes in a process called "protein transduction," delivering its cargo into cells. A Tat-eGFP fusion protein was purified from bacteria to study the transduction kinetics of Tat fusion proteins into cultured myoblasts and in the muscle tissue. Correctly folded Tat-eGFP reaches a maximum intracellular level in nearly 30 min, while its endogenous fluorescence is first detected only after 14 h. The nuclear localization signal from the basic domain of Tat was not sufficient to confer nuclear localization to Tat-eGFP, suggesting that the nuclear import pathway used by the exogenously added Tat-eGFP might be sensitive to the folding state of eGFP. In mice, the direct delivery to the muscle tissue using subcutaneous injections or the intra-arterial pathway led to few positive fibers in the muscle periphery or surrounding the blood vessels. Muscles injected with Tat-eGFP showed intense labeling of the extracellular matrix (ECM), suggesting that, although Tat fusion proteins can transduce muscle fibers, their binding by components of the ECM surrounding myofibers could interfere with the intracellular transduction process.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».