Sequence features associated with the cleavage efficiency of CRISPR/Cas9 system
Notice bibliographique
Résumé
The CRISPR-Cas9 system has recently emerged as a versatile tool for biological and medical research. In this system, a single guide RNA (sgRNA) directs the endonuclease Cas9 to a targeted DNA sequence for site-specific manipulation. In addition to this targeting function, the sgRNA has also been shown to play a role in activating the endonuclease activity of Cas9. This dual function of the sgRNA likely underlies observations that different sgRNAs have varying on-target activities. Currently, our understanding of the relationship between sequence features of sgRNAs and their on-target cleavage efficiencies remains limited, largely due to difficulties in assessing the cleavage capacity of a large number of sgRNAs. In this study, we evaluated the cleavage activities of 218 sgRNAs using in vitro Surveyor assays. We found that nucleotides at both PAM-distal and PAM-proximal regions of the sgRNA are significantly correlated with on-target efficiency. Furthermore, we also demonstrated that the genomic context of the targeted DNA, the GC percentage, and the secondary structure of sgRNA are critical factors contributing to cleavage efficiency. In summary, our study reveals important parameters for the design of sgRNAs with high on-target efficiencies, especially in the context of high throughput applications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».