CRISPR-Cas: an efficient tool for genome engineering of virulent bacteriophages
Notice bibliographique
Résumé
Bacteriophages are now widely recognized as major players in a wide variety of ecosystems. Novel genes are often identified in newly isolated phages as well as in environmental metavirome studies. Most of these novel viral genes have unknown functions but appear to be coding for small, non-structural proteins. To understand their biological role, very efficient genetic tools are required to modify them, especially in the genome of virulent phages. We first show that specific point mutations and large deletions can be engineered in the genome of the virulent phage 2972 using the Streptococcus thermophilus CRISPR-Cas Type II-A system as a selective pressure to increase recombination efficiencies. Of significance, all the plaques tested contained recombinant phages with the desired mutation. Furthermore, we show that the CRISPR-Cas engineering system can be used to efficiently introduce a functional methyltransferase gene into a virulent phage genome. Finally, synthetic CRISPR bacteriophage insensitive mutants were constructed by cloning a spacer-repeat unit in a low-copy vector illustrating the possibility to target multiple regions of the phage genome. Taken together, this data shows that the CRISPR-Cas system is an efficient and adaptable tool for editing the otherwise intractable genomes of virulent phages and to better understand phage-host interactions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».