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Enregistrement W2897910237 · doi:10.1371/journal.pone.0205585

A simple approach for multi-targeted shRNA-mediated inducible knockdowns using Sleeping Beauty vectors

2018· article· en· W2897910237 sur OpenAlexaff
Severin Fink, Laurens Zugelder, Bernhard Roth, Evelyn R. Brandt, Sylvain Meloche, Zsuzsanna Izsvák, Ralf C. Bargou, Thorsten Stühmer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Interference and Gene Delivery
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSmall hairpin RNAGene knockdownTransfectionBiologyExpression vectorRNA interferencePlasmidComputational biologyVector (molecular biology)Cell cultureMolecular biologyCell biologyGeneticsGeneRNARecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

shRNA expression is an established technique to transiently or permanently deplete cells of a particular mRNA/protein. In functional analyses of oncogenic pathways it can thus be used as an alternative to pharmacologic inhibitors, or as a means to address otherwise undruggable targets. Here we describe and functionally validate a simple reiterative cloning system to generate concatenated multi-shRNA expression plasmids. The multi-shRNA expression cassette can eventually be subcloned into any suitably designed vector for the stable transfection of cells, here tested with derivatives of the Sleeping Beauty transposon vector for stable transfection of multiple myeloma cell lines at the lowest biosafety level. We finally test inducible versions of such multi-cassette knockdown vectors and show their efficacy for the induced concerted knockdown of all four components of the MEK/MAPK-module in the Ras/MAPK pathway. The described vector system(s) should be useful for functional knockdown analyses in a wide array of cell line models.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,180 · 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
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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