Repurposing CRISPR/Cas9 for in situ functional assays
Notice bibliographique
Résumé
RNAi combined with next-generation sequencing has proven to be a powerful and cost-effective genetic screening platform in mammalian cells. Still, this technology has its limitations and is incompatible with in situ mutagenesis screens on a genome-wide scale. Using p53 as a proof-of-principle target, we readapted the CRISPR (clustered regularly interspaced short palindromic repeats)/Cas9 (CRISPR associated 9) genome-editing system to demonstrate the feasibility of this methodology for targeted gene disruption positive selection assays. By using novel "all-in-one" lentiviral and retroviral delivery vectors heterologously expressing both a codon-optimized Cas9 and its synthetic guide RNA (sgRNA), we show robust selection for the CRISPR-modified Trp53 locus following drug treatment. Furthermore, by linking Cas9 expression to GFP fluorescence, we use an "all-in-one" system to track disrupted Trp53 in chemoresistant lymphomas in the Eμ-myc mouse model. Deep sequencing analysis of the tumor-derived endogenous Cas9-modified Trp53 locus revealed a wide spectrum of mutants that were enriched with seemingly limited off-target effects. Taken together, these results establish Cas9 genome editing as a powerful and practical approach for positive in situ genetic screens.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».