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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».