Precise tuning of gene expression output levels in mammalian cells
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Precise, analogue regulation of gene expression is critical for development, homeostasis and regeneration in mammals. In contrast, widely employed experimental and therapeutic approaches such as knock-in/out strategies are more suitable for binary control of gene activity, while RNA interference (RNAi) can lead to pervasive off-target effects and unpredictable levels of repression. Here we report on a method for the precise control of gene expression levels in mammalian cells based on engineered, synthetic microRNA response elements (MREs). To develop this system, we established a high-throughput sequencing approach for measuring the efficacy of thousands of miR-17 MRE variants. This allowed us to create a library of mi croRNA s ilencing-mediated f ine- t uners (miSFITs) of varying strength that can be employed to control the expression of user specified genes. To demonstrate the value of this technology, we used a panel of miSFITs to tune the expression of a peptide antigen in a mouse melanoma model. This analysis revealed that antigen expression level is a key determinant of the anti-tumour immune response in vitro and in vivo . miSFITs are a powerful tool for modulating gene expression output levels with applications in research and cellular engineering.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».