A Guide to Computational Tools and Design Strategies for Genome Editing Experiments in Zebrafish Using CRISPR/Cas9
Notice bibliographique
Résumé
The development of clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)/Cas9 technology for mainstream biotechnological use based on its discovery as an adaptive immune mechanism in bacteria has dramatically improved the ability of molecular biologists to modify genomes of model organisms. The zebrafish is highly amenable to applications of CRISPR/Cas9 for mutation generation and a variety of DNA insertions. Cas9 protein in complex with a guide RNA molecule recognizes where to cut the homologous DNA based on a short stretch of DNA termed the protospacer-adjacent motif (PAM). Rapid and efficient identification of target sites immediately preceding PAM sites, quantification of genomic occurrences of similar (off target) sites and predictions of cutting efficiency are some of the features where computational tools play critical roles in CRISPR/Cas9 applications. Given the rapid advent and development of this technology, it can be a challenge for researchers to remain up to date with all of the important technological developments in this field. We have contributed to the armamentarium of CRISPR/Cas9 bioinformatics tools and trained other researchers in the use of appropriate computational programs to develop suitable experimental strategies. Here we provide an in-depth guide on how to use CRISPR/Cas9 and other relevant computational tools at each step of a host of genome editing experimental strategies. We also provide detailed conceptual outlines of the steps involved in the design and execution of CRISPR/Cas9-based experimental strategies, such as generation of frameshift mutations, larger chromosomal deletions and inversions, homology-independent insertion of gene cassettes and homology-based knock-in of defined point mutations and larger gene constructs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,047 |
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 ».