Protospacer Adjacent Motif (PAM)-Distal Sequences Engage CRISPR Cas9 DNA Target Cleavage
Notice bibliographique
Résumé
The clustered regularly interspaced short palindromic repeat (CRISPR)-associated enzyme Cas9 is an RNA-guided nuclease that has been widely adapted for genome editing in eukaryotic cells. However, the in vivo target specificity of Cas9 is poorly understood and most studies rely on in silico predictions to define the potential off-target editing spectrum. Using chromatin immunoprecipitation followed by sequencing (ChIP-seq), we delineate the genome-wide binding panorama of catalytically inactive Cas9 directed by two different single guide (sg) RNAs targeting the Trp53 locus. Cas9:sgRNA complexes are able to load onto multiple sites with short seed regions adjacent to (5')NGG(3') protospacer adjacent motifs (PAM). Yet among 43 ChIP-seq sites harboring seed regions analyzed for mutational status, we find editing only at the intended on-target locus and one off-target site. In vitro analysis of target site recognition revealed that interactions between the 5' end of the guide and PAM-distal target sequences are necessary to efficiently engage Cas9 nucleolytic activity, providing an explanation for why off-target editing is significantly lower than expected from ChIP-seq data.
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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) | 0,002 | 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 ».