A modular system to label endogenous presynaptic proteins using split fluorophores in <i>Caenorhabditis elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Visualizing the subcellular localization of presynaptic proteins with fluorescent proteins is a powerful tool to dissect the genetic and molecular mechanisms underlying synapse formation and patterning in live animals. Here, we utilize split green and red fluorescent proteins to visualize the localization of endogenously expressed presynaptic proteins at a single-neuron resolution in Caenorhabditis elegans. By using CRISPR/Cas9 genome editing, we generated a collection of C. elegans strains in which endogenously expressed presynaptic proteins (RAB-3/Rab3, SNG-1/Synaptogyrin, CLA-1/Piccolo, SYD-2/Liprin-α, UNC-10/RIM, RIMB-1/RIM-BP, and ELKS-1/ELKS) are tagged with tandem repeats of GFP11 and/or wrmScarlet11. We show that the expression of GFP1-10 and wrmScarlet1-10 under neuron-specific promoters can robustly label presynaptic proteins in different neuron types. We believe that the combination of our knock-in strains and GFP1-10 and wrmScarlet1-10 plasmids is a versatile modular system useful for neuroscientists to examine the localization of endogenous presynaptic proteins in any neuron type in C. elegans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».