Development and Characterization of Calcium Sensors for In vivo Neuronal Activity Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Genetically-Encoded Fluorescent Calcium Indicators for Optical Imaging (GECOs), that modulate their fluorescence intensity in response to changes in calcium ion concentration, are powerful tools for the investigation of cell biology. These fluorescent indicators are vital when it comes to cellular imaging because they allow the non-invasive study of cells, tissues, and sub-cellular structures at a detail that was previously not possible. The focus of this project is engineering a new GECO that exhibits favourable characteristics, such as increased brightness and a higher fold change. To develop this new GECO, we started from mNeonGreen, the brightest monomeric fluorescent protein currently available. An initial prototype construct was made using rational design, following the precedent of the GCaMP series of indicators. This construct was further improved using directed protein evolution with colony-based screening of libraries of randomly generated variants. We observe the brightness of promising new variants and perform tests to see how new mutations have affected the brightness and the fold change of the variant. After many rounds of screening, our latest variant of mNeonGreen-GECO exhibits a Ca2+-dependent change of eight. When compared to the original construct, this indicator appears significantly brighter with higher contrast between Ca2+-bound and Ca2+-free states. Directed evolution is ongoing and we expect to produce a fluorescent indicator that will be used for in vivo imaging of intracellular Ca2+ dynamics. We will further image its calcium dynamics directly in Zebrafish and compare our variants with mNeonGreen fluorescent protein and the GCaMP series. Using mNeonGreen, we hope to create a calcium indicator that researchers can use to investigate the physiological activity of organs, understand the signaling patterns within tissues, and use to study the various disease states which may lead to the development of new therapies.
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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