Diverse genomic integration of a lentiviral vector developed for the treatment of Wiskott–Aldrich syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The genomic integration of a lentiviral vector developed for the treatment of Wiskott-Aldrich syndrome (WAS) was assessed by localizing the vector insertion sites (IS) in a murine model of gene therapy for the disease. METHODS: Transduced hematopoietic progenitor cells were transplanted into mice or cultured in vitro. The IS were determined in the genomic DNA from blood, the bone marrow of the animals and from cultured cells. RESULTS: Sequencing vector-genomic DNA junctions yielded more than 150 IS of which 50-70% were located in transcription units. To obtain additional sequences from the population of cultured cells, we used a vector-tag concatenation technique providing 190 additional IS. Altogether, the profiles confirmed the bias for integration in transcription units. The vector did not congregate as hotspots and did not appear to target specific categories of genes. The diversity of the IS reflected the initial marking of a polyclonal population of cells. However, relatively few vector IS were found in vivo because only 30-40 unique IS were identified in each mouse using this approach. Although four to ten IS were shared by the blood and bone marrow, no common IS was found between mice or between any mouse and the cultured cells. CONCLUSIONS: Taken as a whole, the pattern of genomic insertion of the WAS lentiviral vector was diverse and similar to that previously described for other HIV-1-derived lentiviral vectors. Testing cells destined for transplantation is unlikely to predict specific IS to be selected in vivo.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».