Peak emission wavelength and fluorescence lifetime are coupled in far-red, GFP-like fluorescent proteins
Notice bibliographique
Résumé
The discovery and use of fluorescent proteins revolutionized cell biology by allowing the visualization of proteins in living cells. Advances in fluorescent proteins, primarily through genetic engineering, have enabled more advanced analyses, including Förster resonance energy transfer (FRET) and fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) and the development of genetically encoded fluorescent biosensors. These fluorescence protein-based sensors are highly effective in cells grown in monolayer cultures. However, it is often desirable to use more complex models including tissue explants, organoids, xenografts, and whole animals. These types of samples have poor light penetration owing to high scattering and absorption of light by tissue. Far-red light with a wavelength between 650-900nm is less prone to scatter, and absorption by tissues and can thus penetrate more deeply. Unfortunately, there are few fluorescent proteins in this region of the spectrum, and they have sub-optimal fluorescent properties including low brightness and short fluorescence lifetimes. Understanding the relationships between the amino-acid sequences of far-red fluorescence proteins and their photophysical properties including peak emission wavelengths and fluorescence lifetimes would be useful in the design of new fluorescence proteins for this region of the spectrum. We used both site-directed mutagenesis and gene-shuffling between mScarlet and mCardinal fluorescence proteins to create new variants and assess their properties systematically. We discovered that for far-red, GFP-like proteins the emission maxima and fluorescence lifetime have a strong inverse correlation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».