Gene targeting using a promoterless gene trap vector (“targeted trapping”) is an efficient method to mutate a large fraction of genes
Notice bibliographique
Résumé
A powerful tool for postgenomic analysis of mammalian gene function is gene targeting in mouse ES cells. We report that homologous recombination using a promoterless gene trap vector ("targeting trapping") yields targeting frequencies averaging above 50%, a significant increase compared with current approaches. These high frequencies appear to be due to the stringency of selection with promoterless constructs, because most random insertions are silent and eliminated by drug selection. The promoterless design requires that the targeted gene be expressed in ES cells at levels exceeding a certain threshold (which we estimate to be approximately 1% of the transferrin receptor gene expression level, for the secretory trap vector used here). Analysis of 127 genes that had been trapped by random (nontargeted) gene trapping with the same vector shows that virtually all are expressed in ES cells above this threshold, suggesting that targeted and random trapping share similar requirements for expression levels. In a random sampling of 130 genes encoding secretory proteins, about half were expressed above threshold, suggesting that about half of all secretory genes are accessible by either targeted or random gene trapping. The simplicity and high efficiency of the method facilitate systematic targeting of a large fraction of the genome by individual investigators and large-scale consortia alike.
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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 | 0,001 | 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 ».