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Enregistrement W2889282955 · doi:10.1093/nar/gky785

Programmable T7-based synthetic transcription factors

2018· article· en· W2889282955 sur OpenAlexafffund
Brendan J. Hussey, David R. McMillen

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensImpactUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésBiologySynthetic biologyRNA polymeraseTranscription (linguistics)General transcription factorBacterial transcriptionTranscription factor II DRNA polymerase IIComputational biologyPolymeraseTranscription factorSigma factorEukaryotic transcriptionGeneticsDNACell biologyEscherichia coliPromoterGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite recent progress on synthetic transcription factor generation in eukaryotes, there remains a need for high-activity bacterial versions of these systems. In synthetic biology applications, it is useful for transcription factors to have two key features: they should be orthogonal (influencing only their own targets, with minimal off-target effects), and programmable (able to be directed to a wide range of user-specified transcriptional start sites). The RNA polymerase of the bacteriophage T7 has a number of appealing properties for synthetic biological designs: it can produce high transcription rates; it is a compact, single-subunit polymerase that has been functionally expressed in a variety of organisms; and its viral origin reduces the connection between its activity and that of its host's transcriptional machinery. We have created a system where a T7 RNA polymerase is recruited to transcriptional start sites by DNA binding proteins, either directly or bridged through protein-protein interactions, yielding a modular and programmable system for strong transcriptional activation of multiple orthogonal synthetic transcription factor variants in Escherichia coli. To our knowledge this is the first exogenous, programmable activator system in bacteria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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