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Enregistrement W2134056794 · doi:10.1128/jvi.01865-08

Insertional Gene Activation by Lentiviral and Gammaretroviral Vectors

2008· article· en· W2134056794 sur OpenAlexaff
Marieke Bokhoven, Sam L. Stephen, Sean Knight, Evelien Gevers, Iain C.A.F. Robinson, Yasuhiro Takeuchi, Mary Collins

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesHealth and Safety Executive
Mots-clésInsertional mutagenesisBiologyEnhancerLentivirusMutagenesisInsert (composites)MutantGenetic enhancementLocus (genetics)GeneViral vectorInsertionMolecular biologyGeneticsVirusGene expressionRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gammaretroviral and lentiviral vectors are promising tools for gene therapy, but they can be oncogenic. The development of safer vectors depends on a quantitative assay for insertional mutagenesis. Here we report a rapid, inexpensive, and reproducible assay which uses a murine cell line to measure the frequency of interleukin-3 (IL-3)-independent mutants. Lentiviral and gammaretroviral vectors cause insertional mutagenesis at similar frequencies; however, they use different mechanisms. Human immunodeficiency virus (HIV)-based vectors generate mutants by insertion only into the growth hormone receptor (Ghr) locus. The HIV enhancer/promoter is active in the absence of the HIV Tat protein in this locus, and an HIV/Ghr spliced transcript expresses GHR and cells respond to GH. Deletion of the enhancer/promoter in a self-inactivating HIV-based vector prevents this mechanism of insertional mutagenesis. In contrast, gammaretroviral vectors insert into other loci, including IL-3 and genes identified as common insertion sites in the Retroviral Tagged Cancer Gene Database (RTCGD).

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations139
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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