Efficient CRISPR/Cas9‐Based Genome Engineering in Human Pluripotent Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Human pluripotent stem cells (hPS cells) are rapidly emerging as a powerful tool for biomedical discovery. The advent of human induced pluripotent stem cells (hiPS cells) with human embryonic stem (hES)-cell-like properties has led to hPS cells with disease-specific genetic backgrounds for in vitro disease modeling and drug discovery as well as mechanistic and developmental studies. To fully realize this potential, it will be necessary to modify the genome of hPS cells with precision and flexibility. Pioneering experiments utilizing site-specific double-strand break (DSB)-mediated genome engineering tools, including zinc finger nucleases (ZFNs) and transcription activator-like effector nucleases (TALENs), have paved the way to genome engineering in previously recalcitrant systems such as hPS cells. However, these methods are technically cumbersome and require significant expertise, which has limited adoption. A major recent advance involving the clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) endonuclease has dramatically simplified the effort required for genome engineering and will likely be adopted widely as the most rapid and flexible system for genome editing in hPS cells. In this unit, we describe commonly practiced methods for CRISPR endonuclease genomic editing of hPS cells into cell lines containing genomes altered by insertion/deletion (indel) mutagenesis or insertion of recombinant genomic DNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».