Design and characterization of a dual-mode promoter with activation and repression capability for tuning gene expression in yeast
Notice bibliographique
Résumé
Modularity in controlling gene expression artificially is becoming an essential aspect of synthetic biology. Artificial transcriptional control of gene expression is one of the most well-developed methods for the design of novel synthetic regulatory networks. Such networks are intended to help understand natural cellular phenomena and to enable new biotechnological applications. Promoter sequence manipulation with cis-regulatory elements is a key approach to control gene expression transcriptionally. Here, we have designed a promoter that can be both activated and repressed, as a contribution to the library of synthetic biological 'parts'. Starting with the minimal cytochrome C (minCYC) promoter in yeast, we incorporated five steroid hormone responsive elements (SHREs) and one lac operator site, respectively, upstream and downstream of the TATA box. This allows activation through the testosterone-responsive androgen receptor, and repression through the LacI repressor. Exposure to varying concentrations of testosterone (to vary activation) and IPTG (to vary repression) demonstrated the ability to tune the promoter's output curve over a wide range. By integrating activating and repressing signals, the promoter permits a useful form of signal integration, and we are optimistic that it will serve as a component in future regulatory networks, including feedback controllers.
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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 ».