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Enregistrement W2986816761 · doi:10.1101/840082

Live Cell Imaging of Single RNA Molecules with Fluorogenic Mango II Arrays

2019· preprint· en· W2986816761 sur OpenAlexafffund
Adam D. Cawte, Peter J. Unrau, David Rueda

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Fluorescence Microscopy Techniques
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilLeverhulme TrustUK Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésRNAAptamerCell biologyLive cell imagingBiophysicsRiboswitchCellmCherryBiologyChemistryNon-coding RNABiochemistryMolecular biologyGreen fluorescent proteinGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract RNA molecules play vital roles in many cellular processes. Visualising their dynamics in live cells at single-molecule resolution is essential to elucidate their role in RNA metabolism. RNA aptamers, such as Spinach and Mango, have recently emerged as a powerful background-free technology for live-cell RNA imaging due to their fluorogenic properties upon ligand binding. Here, we report a novel array of Mango II aptamers for RNA imaging in live and fixed cells with high contrast and single-molecule sensitivity. Direct comparison of Mango II and MS2-tdMCP-mCherry dual-labelled mRNAs show marked improvements in signal to noise ratio using the fluorogenic Mango aptamers. Using both coding (β-actin mRNA) and long non-coding (NEAT1) RNAs, we show that the Mango array does not affect cellular localisation. Additionally, we can track single mRNAs for extended time periods, likely due to fluorophore exchange. This property makes the arrays readily compatible with structured illumination super-resolution microscopy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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