Footprintless disruption of prosurvival genes in aneuploid cancer cells using CRISPR/Cas9 technology
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR/Cas9 has emerged as a powerful methodology for the targeted editing of genomic DNA sequences. Nevertheless, the intrinsic inefficiency of transfection methods required to use this technique with cultured cells requires the selection and isolation of successfully modified cells, which invariably subjects the cells to stress. Here we report a workflow that allows the isolation of genomically modified cells, even where loss of functional alleles constitutes a selective disadvantage owing to impaired ability to survive stress. Using targeted disruption of the Id1 and Id3 genes in murine B16-F10 and Ret melanoma cell lines as an example, we show that the method allows for the footprintless isolation of CRISPR/Cas9-modified aneuploid cancer cells. We also provide evidence that serial CRISPR/Cas9 modifications can occur, for example when initial homologous recombination events introduce cryptic PAM sequences, and demonstrate that multiple alleles can be successfully targeted in aneuploid cancer cells. By sequencing individual alleles we also found evidence for CRISPR/Cas9-induced transposable element insertion, albeit at a low frequency. This workflow should have broad application in the functional analysis of prosurvival gene function in cultured cells.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».