Creation of a synthesis-friendly inflammation-inducible promoter suitable for cell therapy
Notice bibliographique
Résumé
The development of 'smart' cell-based therapeutics requires cells that first recognize conditions consistent with disease (e.g. inflammation) and then subsequently release therapeutic proteins, thereby reducing potential toxicity from otherwise continuous expression. Promoters containing NF-κB response elements are often used as reporters of inflammation; however, endogenous promoters have crosstalk with other pathways, and current synthetic promoters have many exact sequence repeats of NF-κB response elements which make them both difficult to synthesize and inherently genetically unstable. Herein, a synthesis-friendly inflammation-inducible promoter (named SFNp) was created by the packing of 14 NF-κB response elements, which have no repeats >9 bp, followed by a minimal cytomegalovirus promoter. In stably expressing human embryonic kidney 293 cells, we assessed the ability of SFNp to inducibly transcribe genes for reporting expression, changing cell morphology, and performing cell fusion. These experiments represent simple milestones for potentially using SFNp in the development of cell-based therapeutics. As strongly repeated DNA can compromise the long-term stability of genetic circuits, new designs used in 'smart' cell therapy will become more reliant on synthesis-friendly components like SFNp.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».