A <i>Pichia</i> biosensor for high‐throughput analyses of compounds that can influence mosquito behavior
Notice bibliographique
Résumé
Mosquitoes utilize their sense of smell to locate prey and feed on their blood. Repellents interfere with the biochemical cascades that detect odors. Consequently, repellants are highly effective and resource-efficient alternatives for controlling the spread of mosquito-borne illnesses. Unfortunately, the discovery of repellents is slow, laborious, and error-prone. To this end, we have taken a giant stride toward improving the speed and accuracy of repellant discovery by constructing a prototypical whole-cell biosensor for accurate detection of mosquito behavior-modifying compounds such as repellants. As a proof-of-concept, we genetically engineered Pichia pastoris to express the olfactory receptor co-receptor (Orco) of Anopheles gambiae mosquitoes. This transmembrane protein behaves like a cationic channel upon activation by stimulatory odorants. When the engineered Pichia cells are cultured in calcium-containing Hank's buffer, induction of the medium with a stimulatory odorant results in an influx of calcium ions into the cells, and the stimulatory effect is quantifiable using the calcium-sequestering fluorescent dye, fluo-4-acetoxymethyl ester. Moreover, the stimulatory effect can be titrated by adjusting either the concentration of calcium ions in the medium or the level of induction of the stimulatory odorant. Subsequent exposure of the activated Pichia cells to a repellant molecule inhibits the stimulatory effect and quenches the fluorescent signal, also in a titratable manner. Significantly, the modular architecture of the biosensor allows easy and efficient expansion of its detection range by co-expressing Orco with other olfactory receptors. The high-throughput assay is also compatible with robotic screening infrastructure, and our development represents a paradigm change for the discovery of mosquito repellants.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».