Cre-recombinase systems for induction of neuron-specific knockout models: a guide for biomedical researchers
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
Gene deletion has been a valuable tool for unraveling the mysteries of molecular biology. Early approaches included gene trapping and gene targetting to disrupt or delete a gene randomly or at a specific location, respectively. Using these technologies in mouse embryos led to the generation of mouse knockout models and many scientific discoveries. The efficacy and specificity of these approaches have significantly increased with the advent of new technology such as clustered regularly interspaced short palindromic repeats for targetted gene deletion. However, several limitations including unwanted off-target gene deletion have hindered their widespread use in the field. Cre-recombinase technology has provided additional capacity for cell-specific gene deletion. In this review, we provide a summary of currently available literature on the application of this system for targetted deletion of neuronal genes. This article has been constructed to provide some background information for the new trainees on the mechanism and to provide necessary information for the design, and application of the Cre-recombinase system through reviewing the most frequent promoters that are currently available for genetic manipulation of neurons. We additionally will provide a summary of the latest technological developments that can be used for targeting neurons. This may also serve as a general guide for the selection of appropriate models for biomedical research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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