Sequence-Independent RNA Sensing in Living Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
Recently, several groups described sensors in living cells that take advantage of adenosine deaminases acting on RNA (ADARs) to link the presence of an RNA (a "target transcript") to the translation of a payload from a second, exogenously introduced mRNA. These sensors share the key mechanism of editing a stop codon opposite a specific sequence motif in the target transcript, where this motif requirement is dictated by ADAR's strong sequence preference. This constrains sensor design and precludes the sensing of short sequences that lack such motifs, often essential for key applications such as sensing viral RNAs and differentiating splice isoforms. Here we address this limitation with modular RNA sensors using adenosine deaminases acting on RNA ("modulADAR"). ModulADAR features two key elements that mirror the modularity of ADARs: regions that hybridize with the target transcript to recruit ADAR's dsRNA-binding domains, and a stem-loop for stop-codon editing by ADAR's catalytic domain. We optimize modulADAR and apply it to detect short subsequences that cannot be sensed by prior-generation sensors. We anticipate that modulADAR will empower broader basic science and therapeutic applications, especially those that will uniquely benefit from programmable RNA detection in living cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».