Modeling Dominant and Recessive Forms of Retinitis Pigmentosa by Editing Three Rhodopsin-Encoding Genes in Xenopus Laevis Using Crispr/Cas9
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».