Author response: Endogenous tagging using split mNeonGreen in human iPSCs for live imaging studies
Notice bibliographique
Résumé
The human body contains around 20,000 different proteins that perform a myriad of essential roles. To understand how these proteins work in healthy individuals and during disease, we need to know their precise locations inside cells and how these locations may change in different situations. Genetic tools known as fluorescent proteins are often used as tags to study the location of specific proteins of interest within cells. When exposed to light, the fluorescent proteins emit specific colours of light that can be observed using microscopes. In a fluorescent protein system known as split mNeonGreen, researchers insert the DNA encoding two fragments of a fluorescent protein (one large, one small) separately into cells. The large fragment can be found throughout the cell, while the small fragment is attached to specific host proteins. When the two fragments meet, they assemble into the full mNeonGreen protein and can fluoresce. Researchers can use split mNeonGreen and other similar systems to generate large libraries of cells where the small fragment of a fluorescent protein is attached to thousands of different host proteins. However, so far these libraries are restricted to a handful of different types of cells. To address this challenge, Husser et al. inserted the DNA encoding the large fragment of mNeonGreen into human cells known as induced pluripotent stem cells, which are able to give rise to any other type of human cell. This then enabled the team to quickly and efficiently generate a library of stem cells that express the small fragment of mNeonGreen attached to different host proteins. Further experiments studied the locations of host proteins in the stem cells just before they divided into two cells. This suggested that there are differences between how induced pluripotent stem cells and other types of cells divide. In the future, the cells and the method developed by Husser et al. may be used by other researchers to create atlases showing where human proteins are located in many other types of cells.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,056 |
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 ».