Faculty Opinions recommendation of Knocking out multigene redundancies via cycles of sexual assortment and fluorescence selection.
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypes that might otherwise reveal a gene's function can be obscured by genes with overlapping function. This phenomenon is best known within gene families, in which an important shared function may only be revealed by mutating all family members. Here we describe the 'green monster' technology that enables precise deletion of many genes. In this method, a population of deletion strains with each deletion marked by an inducible green fluorescent protein reporter gene, is subjected to repeated rounds of mating, meiosis and flow-cytometric enrichment. This results in the aggregation of multiple deletion loci in single cells. The green monster strategy is potentially applicable to assembling other engineered alterations in any species with sex or alternative means of allelic assortment. To test the technology, we generated a single broadly drug-sensitive strain of Saccharomyces cerevisiae bearing precise deletions of all 16 ATP-binding cassette transporters within clades associated with multidrug resistance. PMID: 21217751 Funding information This work was supported by: NCI NIH HHS, United States Grant ID: R21 CA130266-02 NCI NIH HHS, United States Grant ID: R21 CA130266-01A1 NCI NIH HHS, United States Grant ID: R21 CA130266 NCI NIH HHS, United States Grant ID: R21 CA130266 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224-05 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224-04 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224-03 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224-02 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224-01A2 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224 NHGRI NIH HHS, United States Grant ID: R01 HG003224 More Less keyboard_arrow_down
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,577 | 0,351 |
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 ».