A modular and flexible ESC-based mouse model of pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Genetically engineered mouse models (GEMMs) have greatly expanded our knowledge of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and serve as a critical tool to identify and evaluate new treatment strategies. However, the cost and time required to generate conventional pancreatic cancer GEMMs limits their use for investigating novel genetic interactions in tumor development and maintenance. To address this problem, we developed flexible embryonic stem cell (ESC)-based GEMMs that facilitate the rapid generation of genetically defined multiallelic chimeric mice without further strain intercrossing. The ESCs harbor a latent Kras mutant (a nearly ubiquitous feature of pancreatic cancer), a homing cassette, and other genetic elements needed for rapid insertion and conditional expression of tetracycline-controlled transgenes, including fluorescence-coupled shRNAs capable of efficiently silencing gene function by RNAi. This system produces a disease that recapitulates the progression of pancreatic cancer in human patients and enables the study and visualization of the impact of gene perturbation at any stage of pancreas cancer progression. We describe the use of this approach to dissect temporal roles for the tumor suppressor Pten and the oncogene c-Myc in pancreatic cancer development and maintenance.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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; 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 ».