Developing Magnetic Resonance Reporter Gene Imaging: Essential Magnetosome Proteins Interact in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
To detect cellular activities deep within the body using magnetic resonance (MR) platforms, magnetosomes are the ideal model of genetically-encoded nanoparticles. These organelle-like structures produced by magnetotactic bacteria (MTB) store iron biominerals in membrane-bound vesicles and are highly regulated by approximately 30 genes. To translate this technology into a gene-based iron contrast agent in mammalian cells [1], [2], we are introducing essential membrane-associated magnetosome (mam) genes mamI, mamL, mamB, and mamE into the human melanoma cell line MDA-MB-435 using fluorescent fusion protein vectors. While the expression of enhanced green fluorescent protein (EGFP)-MamI alone resulted in a net-like fluorescence pattern, individual expression of red fluorescent Tomato-MamL, Tomato-MamB, or Tomato-MamE all resulted in a mobile, punctate fluorescence pattern. Coexpression of MamL+I resulted in co-localization of both proteins in a mobile, punctate pattern. Here we report the transient expression of three magnetosome proteins (MamL+I+B or MamL+I+E) in mammalian cells, which results in the co-localization and interaction of all three proteins in a mobile, punctate pattern. These results further support interactions between essential magnetosome proteins in the mammalian intracellular compartment and the co-localization required to form a rudimentary magnetosome-like particle.
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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) | 0,001 | 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 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 ».