Genetically encoded affinity reagents are a toolkit for visualizing and manipulating endogenous protein function in vivo
Notice bibliographique
Résumé
Probing endogenous protein localization and function in vivo remains challenging due to laborious gene targeting and monofunctional alleles. Here, we develop a multifunctional and adaptable toolkit based on genetically encoded affinity reagents (GEARs). GEARs use small epitopes recognized by nanobodies and single chain variable fragments to enable fluorescent visualization, manipulation and degradation of protein targets in vivo. Furthermore, we outline a CRISPR/Cas9-based epitope tagging pipeline to demonstrate its utility for producing knock-in alleles that have broad applications. We use GEARs to examine the native behavior of the pioneer transcription factor Nanog and the planar cell polarity protein Vangl2 during early zebrafish development. Together, this toolkit provides a versatile system for probing and perturbing endogenous protein function while circumventing challenges associated with conventional gene targeting and is broadly available to the model organism community. Probing endogenous protein localization and function in vivo remains challenging due to laborious gene targeting and monofunctional alleles. Here, using a toolkit consisting of genetically-encoded epitope probes, their cognate tags, and an array of adapter proteins, the authors describe a methodology that enables visualization and manipulation of endogenous proteins in vertebrate systems.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».