Genome and epigenome engineering CRISPR toolkit for <i>in vivo</i> modulation of <i>cis</i> -regulatory interactions and gene expression in the chicken embryo
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT CRISPR/Cas9 genome engineering has revolutionised all aspects of biological research, with epigenome engineering transforming gene regulation studies. Here, we present an optimised, adaptable toolkit enabling genome and epigenome engineering in the chicken embryo, and demonstrate its utility by probing gene regulatory interactions mediated by neural crest enhancers. First, we optimise novel efficient guide-RNA mini expression vectors utilising chick U6 promoters, provide a strategy for rapid somatic gene knockout and establish a protocol for evaluation of mutational penetrance by targeted next-generation sequencing. We show that CRISPR/Cas9-mediated disruption of transcription factors causes a reduction in their cognate enhancer-driven reporter activity. Next, we assess endogenous enhancer function using both enhancer deletion and nuclease-deficient Cas9 (dCas9) effector fusions to modulate enhancer chromatin landscape, thus providing the first report of epigenome engineering in a developing embryo. Finally, we use the synergistic activation mediator (SAM) system to activate an endogenous target promoter. The novel genome and epigenome engineering toolkit developed here enables manipulation of endogenous gene expression and enhancer activity in chicken embryos, facilitating high-resolution analysis of gene regulatory interactions in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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 ».