Verification of <scp>DNA</scp> motifs <i>in Arabidopsis</i> using <scp>CRISPR</scp>/Cas9‐mediated mutagenesis
Notice bibliographique
Résumé
Transcription factors (TFs) and chromatin-modifying factors (CMFs) access chromatin by recognizing specific DNA motifs in their target genes. Chromatin immunoprecipitation followed by next-generation sequencing (ChIP-seq) has been widely used to discover the potential DNA-binding motifs for both TFs and CMFs. Yet, an in vivo method for verifying DNA motifs captured by ChIP-seq is lacking in plants. Here, we describe the use of clustered regularly interspaced short palindromic repeat (CRISPR)/CRISPR-associated 9 (Cas9) to verify DNA motifs in their native genomic context in Arabidopsis. Using a single-guide RNA (sgRNA) targeting the DNA motif bound by REF6, a DNA sequence-specific H3K27 demethylase in plants, we generated stable transgenic plants where the motif was disrupted in a REF6 target gene. We also deleted a cluster of multiple motifs from another REF6 target gene using a pair of sgRNAs, targeting upstream and downstream regions of the cluster, respectively. We demonstrated that endogenous genes with motifs disrupted and/or deleted become inaccessible to REF6. This strategy should be widely applicable for in vivo verification of DNA motifs identified by ChIP-seq in plants.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».