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Enregistrement W1980641226 · doi:10.1093/nar/gku1285

CRISPR RNA binding and DNA target recognition by purified Cascade complexes from Escherichia coli

2014· article· en· W1980641226 sur OpenAlexaff
Natalia Beloglazova, Konstantin Kuznedelov, Robert Flick, Kirill A. Datsenko, Greg Brown, Ana Popovic, Sofia Lemak, Ekaterina Semenova, Konstantin Severinov, Alexander F. Yakunin

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésTrans-activating crRNACRISPRBiologyCas9RNAEscherichia coliDNAPlasmidGeneticsComputational biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPRs) and their associated Cas proteins comprise a prokaryotic RNA-guided adaptive immune system that interferes with mobile genetic elements, such as plasmids and phages. The type I-E CRISPR interference complex Cascade from Escherichia coli is composed of five different Cas proteins and a 61-nt-long guide RNA (crRNA). crRNAs contain a unique 32-nt spacer flanked by a repeat-derived 5' handle (8 nt) and a 3' handle (21 nt). The spacer part of crRNA directs Cascade to DNA targets. Here, we show that the E. coli Cascade can be expressed and purified from cells lacking crRNAs and loaded in vitro with synthetic crRNAs, which direct it to targets complementary to crRNA spacer. The deletion of even one nucleotide from the crRNA 5' handle disrupted its binding to Cascade and target DNA recognition. In contrast, crRNA variants with just a single nucleotide downstream of the spacer part bound Cascade and the resulting ribonucleotide complex containing a 41-nt-long crRNA specifically recognized DNA targets. Thus, the E. coli Cascade-crRNA system exhibits significant flexibility suggesting that this complex can be engineered for applications in genome editing and opening the way for incorporation of site-specific labels in crRNA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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