Design and Prototyping of Genetically Encoded Arsenic Biosensors Based on Transcriptional Regulator AfArsR
Notice bibliographique
Résumé
Genetically encoded biosensors based on engineered fluorescent proteins (FPs) are essential tools for monitoring the dynamics of specific ions and molecules in biological systems. Arsenic ion in the +3 oxidation state (As3+) is highly toxic to cells due to its ability to bind to protein thiol groups, leading to inhibition of protein function, disruption of protein–protein interactions, and eventually to cell death. A genetically encoded biosensor for the detection of As3+ could potentially facilitate the investigation of such toxicity both in vitro and in vivo. Here, we designed and developed two prototype genetically encoded arsenic biosensors (GEARs), based on a bacterial As3+ responsive transcriptional factor AfArsR from Acidithiobacillus ferrooxidans. We constructed FRET-based GEAR biosensors by insertion of AfArsR between FP acceptor/donor FRET pairs. We further designed and engineered single FP-based GEAR biosensors by insertion of AfArsR into GFP. These constructs represent prototypes for a new family of biosensors based on the ArsR transcriptional factor scaffold. Further improvements of the GEAR biosensor family could lead to variants with suitable performance for detection of As3+ in various biological and environmental systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».