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Enregistrement W4404427615 · doi:10.5376/gab.2024.15.0011

Efficient Gene Transfer Techniques in Shrimp and Their Cellular Applications

2024· article· en· W4404427615 sur OpenAlexvenueno aff
Fei Zhao, Fan Wang

Notice bibliographique

RevueGenomics and Applied Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrimpGene transferTransfer (computing)GeneComputational biologyComputer scienceBiologyGeneticsFisheryOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study compared the efficiency of microinjection, electroporation, and transfection methods for gene transfer into shrimp zygotes. Transfection using the jetPEI reagent demonstrated the highest efficiency, with hatching rates of 50%-60% and gene expression rates of 40%-60%. Additionally, a VP28-pseudotyped baculovirus system achieved up to 100% infection efficiency in adult shrimp tissues, although it exhibited tissue-specific tropism. A triple-pseudotyped retroviral system also showed promise, particularly in shrimp primary lymphoid cells, with infection efficiencies of 20%-30%. Furthermore, the inclusion of shrimp-specific promoters and viral envelope proteins significantly enhanced the tropism and infectivity of lentiviral vectors in shrimp cells. The findings indicate that transfection with jetPEI and the use of pseudotyped viral systems are highly effective for gene transfer in shrimp. These methods hold significant potential for advancing genetic manipulation and cellular studies in shrimp, which could lead to improved disease resistance and other desirable traits in aquaculture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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