Understanding the Fluorescence Change in Red Genetically Encoded Calcium Ion Indicators
Notice bibliographique
Résumé
For over 20 years, genetically encoded Ca 2+ indicators have illuminated dynamic Ca 2+ signaling activity in living cells and, more recently, whole organisms. We are just now beginning to understand how they work. Various fluorescence colors of these indicators have been developed, including red. Red ones are promising because longer wavelengths of light scatter less in tissue, making it possible to image deeper. They are engineered from a red fluorescent protein that is circularly permuted and fused to a Ca 2+ -sensing domain. When Ca 2+ binds, a conformational change in the sensing domain causes a change in fluorescence. Three factors can contribute to this fluorescence change: 1) a shift in the protonation equilibrium of the chromophore, 2) a change in fluorescence quantum yield, and 3) a change in the extinction coefficient or the two-photon cross section, depending on if it is excited with one or two photons. Here, we conduct a systematic study of the photophysical properties of a range of red Ca 2+ indicators to determine which factors are the most important. In total, we analyzed nine indicators, including jRGECO1a, K-GECO1, jRCaMP1a, R-GECO1, R-GECO1.2, CAR-GECO1, O-GECO1, REX-GECO1, and a new variant termed jREX-GECO1. We find that these could be separated into three classes that each rely on a particular set of factors. Furthermore, in some cases, the magnitude of the change in fluorescence was larger with two-photon excitation compared to one-photon because of a change in the two-photon cross section, by up to a factor of two.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».