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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».