A practical guide to genetic engineering of pancreatic β-cells<i>in vivo</i>: Getting a grip on RIP and MIP
Notice bibliographique
Résumé
In vivo gene manipulation is a cornerstone approach in modern physiology. Cre-Lox technology has been extensively used to delete genes and activate reporters in pancreatic β-cells, bringing new insight into the pathophysiology of diabetes. In all cases, it is important to understand the expression domain of the specific reporter-Cre combination in order to correctly interpret the data. In the case of targeted genes with significant expression and function in the brain, the use of Ins2 promoter driven Cre, commonly known as RIP-Cre, has been shown to confound data interpretation when appropriate controls are not present. The recent article from the Philipson group in Islets provides an important characterization of a new Cre-deleter model, referred to as MIP1-CreER, which employs the mouse Ins1 promoter. This Ins1 promoter, recapitulating the expression pattern of the endogenous Ins1 gene, does not drive significant transgene expression in the brain and therefore is highly specific for deleting genes or turning on reporters in the pancreatic β-cell. This model promises to be widely used in the field of islet biology. Here, I review recent developments in the area of in vivo gene modification and predict areas where such tools will be refined further.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,027 |
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 ».