Gene Targeting Using Homologous Recombination in Embryonic Stem Cells: The Future for Behavior Genetics?
Notice bibliographique
Résumé
Gene targeting with homologous recombination in embryonic stem cells created a revolution in the analysis of the function of genes in behavioral brain research. The technology allowed unprecedented precision with which one could manipulate genes and study the effect of this manipulation on the central nervous system. With gene targeting, the uncertainty inherent in psychopharmacology regarding whether a particular compound would act only through a specific target was removed. Thus, gene targeting became highly popular. However, with this popularity came the realization that like other methods, gene targeting also suffered from some technical and principal problems. For example, two decades ago, issues about compensatory changes and about genetic linkage were raised. Since then, the technology developed, and its utility has been better delineated. This review will discuss the pros and cons of the technique along with these advancements from the perspective of the neuroscientist user. It will also compare and contrast methods that may represent novel alternatives to the homologous recombination based gene targeting approach, including the TALEN and the CRISPR/Cas9 systems. The goal of the review is not to provide detailed recipes, but to attempt to present a short summary of these approaches a behavioral geneticist or neuroscientist may consider for the analysis of brain function and behavior.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».