An ultra-low background far-red light-responsive optogenetic tool based on an engineered biliverdin-binding domain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The robustness and broad applicability of an optogenetic tool depends heavily on the properties of the underlying photoreceptor protein and its cognate binding partner - the light responsive ‘core’. Current red light optogenetic systems for use in mammalian cells all rely on phytochrome based photoreceptors. These are large (70 kDa) proteins that act as dimers, thereby enforce dimerization on attached proteins. Naturally occurring or engineered binding partners can function effectively in certain cases, but large size, complex mode of interaction, background binding, relatively weak affinity and/or low fold changes between on and off states are significant limitations. Using structure-based design and directed evolution we developed a small (17 kDa) monomeric bilverdin binding photoreceptor FenixS, and a highly selective, high-affinity binder, Ash1 (6 kDa). Negligible off-state binding and a >1200-fold increase in binding affinity upon 700 nm illumination result in a high performance, ultra-low background, light responsive core for a diverse range of applications. An optogenetic tool for red light activation of transcription in mammalian cells based on the FenixS-Ash1 core exhibits robust performance without the need for biliverdin supplementation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».