Biasing genome-editing events toward precise length deletions with an RNA-guided TevCas9 dual nuclease
Notice bibliographique
Résumé
The CRISPR/Cas9 nuclease is commonly used to make gene knockouts. The blunt DNA ends generated by cleavage can be efficiently ligated by the classical nonhomologous end-joining repair pathway (c-NHEJ), regenerating the target site. This repair creates a cycle of cleavage, ligation, and target site regeneration that persists until sufficient modification of the DNA break by alternative NHEJ prevents further Cas9 cutting, generating a heterogeneous population of insertions and deletions typical of gene knockouts. Here, we develop a strategy to escape this cycle and bias events toward defined length deletions by creating an RNA-guided dual active site nuclease that generates two noncompatible DNA breaks at a target site, effectively deleting the majority of the target site such that it cannot be regenerated. The TevCas9 nuclease, a fusion of the I-TevI nuclease domain to Cas9, functions robustly in HEK293 cells and generates 33- to 36-bp deletions at frequencies up to 40%. Deep sequencing revealed minimal processing of TevCas9 products, consistent with protection of the DNA ends from exonucleolytic degradation and repair by the c-NHEJ pathway. Directed evolution experiments identified I-TevI variants with broadened targeting range, making TevCas9 an easy-to-use reagent. Our results highlight how the sequence-tolerant cleavage properties of the I-TevI homing endonuclease can be harnessed to enhance Cas9 applications, circumventing the cleavage and ligation cycle and biasing genome-editing events toward defined length deletions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».