Conditional Reverse Tet-Transactivator Mouse Strains for the Efficient Induction of TRE-Regulated Transgenes in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Tetracycline or doxycycline (dox)-regulated control of genetic elements allows inducible, reversible and tissue specific regulation of gene expression in mice. This approach provides a means to investigate protein function in specific cell lineages and at defined periods of development and disease. Efficient and stable regulation of cDNAs or non-coding elements (e.g. shRNAs) downstream of the tetracycline-regulated element (TRE) requires the robust expression of a tet-transactivator protein, commonly the reverse tet-transactivator, rtTA. Most rtTA strains rely on tissue specific promoters that often do not provide sufficient rtTA levels for optimal inducible expression. Here we describe the generation of two mouse strains that enable Cre-dependent, robust expression of rtTA3, providing tissue-restricted and consistent induction of TRE-controlled transgenes. We show that these transgenic strains can be effectively combined with established mouse models of disease, including both Cre/LoxP-based approaches and non Cre-dependent disease models. The integration of these new tools with established mouse models promises the development of more flexible genetic systems to uncover the mechanisms of development and disease pathogenesis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».