Genome Engineering of Virulent Lactococcal Phages Using CRISPR-Cas9
Notice bibliographique
Résumé
Phages are biological entities found in every ecosystem. Although much has been learned about them in past decades, significant knowledge gaps remain. Manipulating virulent phage genomes is challenging. To date, no efficient gene-editing tools exist for engineering virulent lactococcal phages. Lactococcus lactis is a bacterium extensively used as a starter culture in various milk fermentation processes, and its phage sensitivity poses a constant risk to the cheese industry. The lactococcal phage p2 is one of the best-studied models for these virulent phages. Despite its importance, almost half of its genes have no functional assignment. CRISPR-Cas9 genome editing technology, which is derived from a natural prokaryotic defense mechanism, offers new strategies for phage research. Here, the well-known Streptococcus pyogenes CRISPR-Cas9 was used in a heterologous host to modify the genome of a strictly lytic phage. Implementation of our adapted CRISPR-Cas9 tool in the prototype phage-sensitive host L. lactis MG1363 allowed us to modify the genome of phage p2. A simple, reproducible technique to generate precise mutations that allow the study of lytic phage genes and their encoded proteins in vivo is described.
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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 | 0,000 | 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 ».