Engineered viruses to select genes encoding secreted and membrane-bound proteins in mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a functional genomics tool to identify the subset of cDNAs encoding secreted and membrane-bound proteins within a library (the 'secretome'). A Sindbis virus replicon was engineered such that the envelope protein precursor no longer enters the secretory pathway. cDNA fragments were fused to the mutant precursor and expression screened for their ability to restore membrane localization of envelope proteins. In this way, recombinant replicons were released within infectious viral particles only if the cDNA fragment they contain encodes a secretory signal. By using engineered viral replicons to selectively export cDNAs of interest in the culture medium, the methodology reported here efficiently filters genetic information in mammalian cells without the need to select individual clones. This adaptation of the 'signal trap' strategy is highly sensitive (1/200 000) and efficient. Indeed, of the 2546 inserts that were retrieved after screening various libraries, more than 97% contained a putative signal peptide. These 2473 clones encoded 419 unique cDNAs, of which 77% were previously annotated. Of the 94 cDNAs encoding proteins of unknown function, 24% either had no match in databases or contained a secretory signal that could not be predicted from electronic data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».