RNA programmable cell targeting and manipulation with CellREADR
Notice bibliographique
Résumé
Methods that provide specific, easy, and scalable experimental access to animal cell types and cell states will have broad applications in biology and medicine. CellREADR - Cell access through RNA sensing by Endogenous ADAR (adenosine deaminase acting on RNA), is a programmable RNA sensor-actuator technology that couples the detection of a cell-defining RNA to the translation of an effector protein to monitor and manipulate the cell. The CellREADR RNA device consists of a 5' sensor region complementary to a cellular RNA and a 3' payload coding region; payload translation is gated by the removal of a STOP codon in the sensor region upon base pairing with the cognate cellular RNA through an ADAR-mediated A- to-I editing mechanism ubiquitous to metazoan cells. CellREADR thus highlights the potential for RNA-based monitoring and manipulation of animal cells in ways that are simple, versatile, and generalizable across tissues and species. Here, we describe a detailed protocol for implementing CellREADR experiments in cell cultures and in animals. The procedure includes sensor and payload design, cloning, validation and characterization in mammalian cell cultures. The in vivo animal protocol focuses on AAV-based delivery of CellREADR using brain tissue as examples. We describe current best practices, various experimental controls and trouble-shooting steps. Beginning from sensor design, the validation of RNA sensor-actuators in cell cultures can be completed in 2-3 weeks. The construction of AAV vectors and their in vivo validation and characterization will take additional 6-8 weeks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,005 |
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 ».