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Enregistrement W2082565074 · doi:10.1093/nar/gkp112

Efficient mouse transgenesis using Gateway-compatible ROSA26 locus targeting vectors and F1 hybrid ES cells

2009· article· en· W2082565074 sur OpenAlexaff
Omar Nyabi, Michael Naessens, Katharina Haigh, Agnieszka Gembarska, Steven Goossens, Marion Maetens, Sarah De Clercq, Benjamin Drogat, Lieven Haenebalcke, Sonia Bartunkova, Ilse De Vos, Bram De Craene, Mansour Karimi, Geert Berx, András Nagy, Pierre Hilson, Jean‐Christophe Marine, Jody J. Haigh

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTransgeneGene targetingGeneTransgenesisGene knockinPhenotypeEmbryonic stem cellCloning (programming)Complementary DNALocus (genetics)Cre recombinaseCell biologyGeneticsMolecular biologyGenetically modified mouseComputational biologyEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to rapidly and efficiently generate reliable Cre/loxP conditional transgenic mice would greatly complement global high-throughput gene targeting initiatives aimed at identifying gene function in the mouse. We report here the generation of Cre/loxP conditional ROSA26-targeted ES cells within 3-4 weeks by using Gateway cloning to build the target vectors. The cDNA of the gene of interest can be expressed either directly by the ROSA26 promoter providing a moderate level of expression or by a CAGG promoter placed in the ROSA26 locus providing higher transgene expression. Utilization of F1 hybrid ES cells with exceptional developmental potential allows the production of germ line transmitting, fully or highly ES cell-derived mice by aggregation of cells with diploid embryos. The presented streamlined procedures accelerate the examination of phenotypical consequences of transgene expression. It also provides a unique tool for comparing the biological activity of polymorphic or splice variants of a gene, or products of different genes functioning in the same or parallel pathways in an overlapping manner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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