Murine Stem Cell–Based Retrovirus Production for Marking Primary Mouse Mammary Cells for Metastasis Studies
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of retroviral vector technology, permanent genetic marking of cells has considerably contributed to the understanding of different physiological and disease processes in vivo. Recent marking strategies aim to elucidate the contribution of cells on the clonal level, and the advent of fluorescent proteins has opened new avenues for the in vivo analysis of gene-marked cells. Gene-modified cells are easily identifiable (e.g., via the introduced fluorescent protein) within whole organ structures, allowing one to measure the contribution of transduced cells to malignant outgrowth. In our laboratory, we use the tetracycline-inducible system to study oncogene cooperation in metastatic progression. We use bicistronic retroviruses expressing the tetracycline transactivator (tTA) and the candidate gene (MIT-gene) or the tTA alone (MIT-Rx) to infect primary mammary cells from mice harboring tetracycline-inducible transgenes. This allows for constitutive expression of the candidate gene and tTA-dependent expression of the inducible oncogene. We also use MIG-based vectors, which allow for constitutive expression of the candidate gene and a green fluorescent protein. Here we describe how to produce retroviral particles carrying both MIT- and MIG-based vectors. Because of the fragility of the retroviral envelope, we do not attempt to concentrate the virus, and we directly use packaging cell media to infect primary epithelial cells (either normal or tumor). Infected cells can be transplanted into recipient mice to investigate metastatic colonization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».