Multiplexed pancreatic genome engineering and cancer induction by transfection-based CRISPR/Cas9 delivery in mice
Notice bibliographique
Résumé
Mouse transgenesis has provided fundamental insights into pancreatic cancer, but is limited by the long duration of allele/model generation. Here we show transfection-based multiplexed delivery of CRISPR/Cas9 to the pancreas of adult mice, allowing simultaneous editing of multiple gene sets in individual cells. We use the method to induce pancreatic cancer and exploit CRISPR/Cas9 mutational signatures for phylogenetic tracking of metastatic disease. Our results demonstrate that CRISPR/Cas9-multiplexing enables key applications, such as combinatorial gene-network analysis, in vivo synthetic lethality screening and chromosome engineering. Negative-selection screening in the pancreas using multiplexed-CRISPR/Cas9 confirms the vulnerability of pancreatic cells to Brca2-inactivation in a Kras-mutant context. We also demonstrate modelling of chromosomal deletions and targeted somatic engineering of inter-chromosomal translocations, offering multifaceted opportunities to study complex structural variation, a hallmark of pancreatic cancer. The low-frequency mosaic pattern of transfection-based CRISPR/Cas9 delivery faithfully recapitulates the stochastic nature of human tumorigenesis, supporting wide applicability for biological/preclinical research.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».