MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2164998058 · doi:10.1534/genetics.113.160846

Simultaneous Expression of Multiple Proteins Under a Single Promoter in <i>Caenorhabditis elegans</i> via a Versatile 2A-Based Toolkit

2013· article· en· W2164998058 sur OpenAlexfundno aff
Arnaud Ahier, Sophie Jarriault

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation Générale de SantéUniversity of British ColumbiaCentre National de la Recherche ScientifiqueFondation ARC pour la Recherche sur le CancerInstitute of GeneticsFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésCaenorhabditis elegansBiologyComputational biologyTranslation (biology)GeneticsPlasmidCaenorhabditisGeneCell biologyMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caenorhabditis elegans is a powerful in vivo model in which transgenesis is highly developed. However, while the analysis of biological phenomena often require the expression of more than one protein of interest, no reliable tool exists to ensure efficient concomitant and equivalent expression of more than two polypeptides from a single promoter. We report the use of viral 2A peptides, which trigger a "ribosomal-skip" or "STOP&GO" mechanism during translation, to express multiple proteins from a single vector in C. elegans. Although none of the viruses known to infect C. elegans contain 2A-like sequences, our results show that 2A peptides allow the production of separate functional proteins in all cell types and at all developmental stages tested in the worm. In addition, we constructed a toolkit including a 2A-based polycistronic plasmid and reagents to generate 2A-tagged fosmids. 2A peptides constitute an important tool to ensure the delivery of multiple polypeptides in specific cells, enabling several novel applications such as the reconstitution of multi-subunit complexes.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations129
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeneticsMême sujetCRISPR and Genetic EngineeringTravaux en français237 207