Proof-of-Concept Gene Editing for the Murine Model of Inducible Arginase-1 Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Arginase-1 deficiency in humans is a rare genetic disorder of metabolism resulting from a loss of arginase-1, leading to impaired ureagenesis, hyperargininemia and neurological deficits. Previously, we generated a tamoxifen-inducible arginase-1 deficient mouse model harboring a deletion of Arg1 exons 7 and 8 that leads to similar biochemical defects, along with a wasting phenotype and death within two weeks. Here, we report a strategy utilizing the Clustered, Regularly Interspaced, Short Palindromic Repeats (CRISPR)/CRISPR-associated protein 9 (Cas9) system in conjunction with piggyBac technology to target and reincorporate exons 7 and 8 at the specific Arg1 locus in attempts to restore the function of arginase-1 in induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived hepatocyte-like cells (iHLCs) and macrophages in vitro. While successful gene targeted repair was achieved, minimal urea cycle function was observed in the targeted iHLCs compared to adult hepatocytes likely due to inadequate maturation of the cells. On the other hand, iPSC-derived macrophages expressed substantial amounts of "repaired" arginase. Our studies provide proof-of-concept for gene-editing at the Arg1 locus and highlight the challenges that lie ahead to restore sufficient liver-based urea cycle function in patients with urea cycle disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».