Development of an miRFP680-Based Fluorescent Calcium Ion Biosensor Using End-Optimized Transposons
Notice bibliographique
Résumé
The development of new or improved single fluorescent protein (FP)-based biosensors (SFPBs), particularly those with excitation and emission at near-infrared wavelengths, is important for the continued advancement of biological imaging applications. In an effort to accelerate the development of new SFPBs, we report modified transposons for the transposase-based creation of libraries of FPs randomly inserted into analyte binding domains, or vice versa. These modified transposons feature ends that are optimized to minimize the length of the linkers that connect the FP to the analyte binding domain. We rationalized that shorter linkers between the domains should result in more effective allosteric coupling between the analyte binding-dependent conformational change in the binding domain and the fluorescence modulation of the chromophore of the FP domain. As a proof of concept, we employed end-modified Mu transposons for the discovery of SFPB prototypes based on the insertion of two circularly permuted red FPs (mApple and FusionRed) into binding proteins for l -lactate and spermidine. Using an analogous approach, we discovered calcium ion (Ca 2+ )-specific SFPBs by random insertion of calmodulin (CaM)-RS20 into miRFP680, a particularly bright near-infrared (NIR) FP based on a biliverdin (BV)-binding fluorescent protein. Starting from an miRFP680-based Ca 2+ biosensor prototype, we performed extensive directed evolution, including under BV-deficient conditions, to create highly optimized biosensors designated the NIR-GECO3 series. We have extensively characterized the NIR-GECO3 series and explored their utility for biological Ca 2+ imaging. The methods described in this work will serve to accelerate SFPB development and open avenues for further exploration and optimization of SFPBs across a spectrum of biological applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».