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Enregistrement W2737167849 · doi:10.1038/s41598-017-07153-4

Modeling Dominant and Recessive Forms of Retinitis Pigmentosa by Editing Three Rhodopsin-Encoding Genes in Xenopus Laevis Using Crispr/Cas9

2017· article· en· W2737167849 sur OpenAlexafffund
Joanna M. Feehan, Colette N. Chiu, Paloma Stanar, Beatrice M. Tam, Sheikh N. Ahmed, Orson L. Moritz

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFoundation Fighting Blindness
Mots-clésBiologyRhodopsinFrameshift mutationCRISPRXenopusGeneticsRetinitis pigmentosaGenome editingPAX6Cas9GenePoint mutationRetinal degenerationPhenotypeComputational biologyMutationRetinal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utility of Xenopus laevis, a common research subject for developmental biology, retinal physiology, cell biology, and other investigations, has been limited by lack of a robust gene knockout or knock-down technology. Here we describe manipulation of the X. laevis genome using CRISPR/Cas9 to model the human disorder retinitis pigmentosa, and to introduce point mutations or exogenous DNA sequences. We introduced and characterized in-frame and out-of-frame insertions and deletions in three genes encoding rhodopsin by co-injection of Cas9 mRNA, eGFP mRNA, and single guide RNAs into fertilized eggs. Deletions were characterized by direct sequencing and cloning; phenotypes were assessed by assays of rod opsin in retinal extracts, and confocal microscopy of cryosectioned and immunolabeled contralateral eyes. We obtained germline transmission of editing to F1 offspring. In-frame deletions frequently caused dominant retinal degeneration associated with rhodopsin biosynthesis defects, while frameshift phenotypes were consistent with knockout. We inserted eGFP or point mutations into rhodopsin genes by co-injection of repair fragments with homology to the Cas9 target sites. Our techniques can produce high frequency gene editing in X. laevis, permitting analysis in the F0 generation, and advancing the utility of X. laevis as a subject for biological research and disease modeling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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