Spatiotemporal control of genome engineering in cone photoreceptors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cones are essential for color recognition, high resolution, and central vision; therefore cone death causes blindness. Understanding the pathophysiology of each cell type in the retina is key to developing therapies for retinal diseases. However, studying the biology of cone cells in the rod-dominant mammalian retina is particularly challenging. In this study, we used a bacterial artificial chromosome (BAC) recombineering method to knock in the “CreERT2” sequence into the Gnat2 and Arr3 genes, respectively and generated three novel inducible CreERT2 mice with different cone cell specificities. Results These models (Gnat2CreERT2, Arr3T2ACreERT2, and Arr3P2ACreERT2) express temporally controllable Cre recombinase that achieves conditional alleles in cone photoreceptors. Cre-LoxP recombination can be induced as early as postnatal day (PD) two upon tamoxifen injection at varying efficiencies, ranging from 10 to 15% in Gnat2CreERT2, 40% in Arr3T2ACreERT2, and 100% in Arr3P2ACreERT2. Notably, knocking in the P2A-CreERT2 cassette does not affect cone cell morphology and functionality. Most cone-phototransduction enzymes, including Opsins, CNGA3, etc. are not altered except for a reduction in the Arr3 transcript. Conclusions The Arr3P2ACreERT2 mouse, an inducible cone-specific Cre driver, is a valuable line in studying cone cell biology, function, as well as its relationship with rod and other retinal cells. Moreover, the Cre activity can be induced by delivering tamoxifen intragastrically as early as PD2, which will be useful for studying retinal development or in rapid degenerative mouse models.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».