Advanced In vivo Use of CRISPR/Cas9 and Anti-sense DNA Inhibition for Gene Manipulation in the Brain
Notice bibliographique
Résumé
Gene editing tools are essential for uncovering how genes mediate normal brain-behavior relationships and contribute to neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Recent progress in gene editing technology now allows neuroscientists unprecedented access to edit the genome efficiently. Although many important tools have been developed, here we focus on approaches that allow for rapid gene editing in the adult nervous system, particularly CRISPR/Cas9 and anti-sense nucleotide-based techniques. CRISPR/Cas9 is a flexible gene editing tool, allowing the genome to be manipulated in diverse ways. For instance, CRISPR/Cas9 has been successfully used to knockout genes, knock-in mutations, overexpress or inhibit gene activity, and provide scaffolding for recruiting specific epigenetic regulators to individual genes and gene regions. Moreover, the CRISPR/Cas9 system may be modified to target multiple genes at one time, affording simultaneous inhibition and overexpression of distinct genetic targets. Although many of the more advanced applications of CRISPR/Cas9 have not been applied to the nervous system, the toolbox is widely accessible, such that it is poised to help advance neuroscience. Anti-sense nucleotide-based technologies can be used to rapidly knockdown genes in the brain. The main advantage of anti-sense based tools is their simplicity, allowing for rapid gene delivery with minimal technical expertise. Here, we describe the main applications and functions of each of these systems with an emphasis on their many potential applications in neuroscience laboratories.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».