MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164802
■00520250211153048
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798346383949
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31643292
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanforddd719tt2345
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a616
■1001  ▼aCheah,  Joleen.
■24510▼aEngineering  Proximity  Labeling  Techniques  to  Map  Translocating  Proteomes  and  Rna  Reporters  to  Surveil  Cell  States
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a267  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Ting,  Alice.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2024.
■520    ▼aProximity  labeling  has  been  a  revolutionary  tool  that  has  enabled  many  researchers  to  explore  the  protein  space  surrounding  their  areas  of  interest.  The  first  half  of  my  thesis,  Chapter  1-3,  focuses  on  my  efforts  to  expand  the  capabilities  of  previously  available  proximity  labeling  tools.  Chapter  1  focuses  on  the  development  of  a  light  gated  TurboID,  LOV-Turbo,  to  provide  this  temporal  specificity  in  cases  where  biotin  is  readily  abundant,  such  as  in  neuron  cultures  and  mice  brains.  In  addition  to  temporal  specificity,  light-gating  also  enables  spatial  specificity  to  combat  instances  when  TurboID  cannot  be  cleanly  targeted.  Chapter  2  addresses  the  limitations  of  using  proximity  labeling  enzymes  and  fractionation  to  study  translocating  proteomes  due  to  impure  fractions.  Chapter  2  describes  TransitID,  a  tandem  labeling  protocol  with  TurboID  and  APEX  to  identify  proteins  trafficking  between  the  2  enzyme's  localization.  Chapter  3  further  explores  LOV-Turbo's  utility  by  improving  labeling  efficiencies  achieved  by  activation  via  bioluminescence  resonance  energy  transfer.  This  enables  further  spatial  specification  of  labeling  though  targeting  of  the  bioluminescence  emitting  enzyme,  luciferase.In  the  second  half  of  this  thesis,  I  describe  my  work  on  developing  RNA  recorders  to  log  cellular  events  in  RNA  to  generate  a  timeline  of  the  events.  Chapter  4  details  an  RNA  recorder  that  is  collected  from  the  exosome  fraction,  enabling  continuous  monitoring  without  harming  the  cells.  Therefore,  multiple  readouts  can  be  analyzed  then  assembled  together  in  temporal  order  to  generate  a  timeline  of  the  recorded  event.  Two  methods  of  encoding  information  into  RNA  are  introduced:  event-dependent  editing  of  exosome  targeted  RNA  and  event-dependent  export  of  RNA  to  exosomes  In  Chapter  5,  I  propose  another  alternative  to  recording  cellular  events  in  RNA  to  not  only  provide  information  on  if  the  event  occurred  but  also  when.  This  was  designed  by  having  two  editing  modalities  on  the  RNA,  one  to  log  the  occurrence  of  the  event,  and  one  to  log  when  the  event  occurred.  Further  development  of  these  tools  to  increase  their  temporal  sensitivity  would  enable  high  throughput  tracking  of  cellular  events  over  time.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aCancer
■650  4▼aCommunication
■650  4▼aMutation
■650  4▼aBioluminescence
■650  4▼aData  processing
■650  4▼aFractionation
■650  4▼aYeast
■650  4▼aCell  culture
■650  4▼aProtein  synthesis
■650  4▼aMass  spectrometry
■650  4▼aCloning
■650  4▼aDesign
■650  4▼aEngineering
■650  4▼aPhenols
■650  4▼aCell  growth
■650  4▼aPolypeptides
■650  4▼aProteomics
■650  4▼aAnalytical  chemistry
■650  4▼aBioinformatics
■650  4▼aCellular  biology
■650  4▼aOrganic  chemistry
■690    ▼a0389
■690    ▼a0459
■690    ▼a0537
■690    ▼a0486
■690    ▼a0715
■690    ▼a0379
■690    ▼a0490
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-05B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164802▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서