A Simple and Efficient Method for Visualizing Individual Cells in vivo by Cre-Mediated Single-Cell Labeling by Electroporation (CREMSCLE)
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Notice bibliographique
Résumé
Efficient methods for visualizing cell morphology in the intact animal are of great benefit to the study of structural development in the nervous system. Quantitative analysis of the complex arborization patterns of brain cells informs cell-type classification, dissection of neuronal circuit wiring, and the elucidation of growth and plasticity mechanisms. Time-lapse single-cell morphological analysis requires labelling and imaging of single cells in situ without contamination from the ramified processes of other nearby cells. Here, using the Xenopus laevis optic tectum as a model system, we describe CRE-Mediated Single-Cell Labeling by Electroporation (CREMSCLE), a technique we developed based on bulk co-electroporation of Cre-dependent inducible expression vectors, together with very low concentrations of plasmid encoding Cre recombinase. This method offers efficient, sparse labeling in any brain area where bulk electroporation is possible. Unlike juxtacellular single-cell electroporation methods, CREMSCLE relies exclusively on the bulk electroporation technique, circumventing the need to precisely position a micropipette next to the target cell. Compared with viral transduction methods, it is fast and safe, generating high levels of expression within 24 h of introducing non-infectious plasmid DNA. In addition to increased efficiency of single-cell labelling, we confirm that CREMSCLE also allows for efficient co-expression of multiple gene products in the same cell. Furthermore, we demonstrate that this method is particularly well-suited for labeling immature neurons to follow their maturation over time. This approach therefore lends itself well to time-lapse morphological studies, particularly in the context of early neuronal development and under conditions that prevent more difficult visualized juxtacellular electroporation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle