Simultaneous imaging of microRNA or mRNA territories with protein territory in mammalian cells at single cell resolution
Notice bibliographique
Résumé
Cellular mechanisms that inhibit mRNA translation by regulatory molecules involving microRNAs (miRNAs), a class of noncoding RNAs (ncRNAs), are well recognized in recent days. However, methodologies that measure these changes in cell populations lack the capabilities to observe such effects at single cell resolution. This is mostly due to the low level of transcript abundance and the heterogeneity of cell populations, together with the inability to measure transcripts and proteins at the same time. Here, we combine an in situ TaqMan PCR method with immunostaining so as to amplify low abundance transcripts in cellular compartments and image these efficiently at single cell resolution. The method offers flexibility to end-users for further fine-tuning of this optimized protocol based on the number of PCR cycles for individual genes in any cell type. After immunostaining, confocal microscopy is performed to detect the fluorescence of TaqMan probes (representing amplified transcripts/miRNA) and fluorophores tagged to antibodies (representing proteins) simultaneously. The presented technique offers an important tool to understand functional genomics as well as molecular mechanism of transcriptional and translational regulation so as to map these at single cell resolution.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».