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Enregistrement W2805515939 · doi:10.1038/s41467-019-09148-3

Decoupling tRNA promoter and processing activities enables specific Pol-II Cas9 guide RNA expression

2019· article· en· W2805515939 sur OpenAlexfundno aff
David J. H. F. Knapp, Yale S. Michaels, Max Jamilly, Quentin R. V. Ferry, Hector Barbosa, Thomas A. Milne, Tudor A. Fulga

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of OxfordInternational Seafood Sustainability FoundationWellcome Trust
Mots-clésTransfer RNAComputational biologyRNA polymerase IIISynthetic biologyCas9CRISPRRNABiologyGuide RNAFunction (biology)Computer scienceGeneticsGeneRNA polymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial/temporal control of Cas9 guide RNA expression could considerably expand the utility of CRISPR-based technologies. Current approaches based on tRNA processing offer a promising strategy but suffer from high background. Here, to address this limitation, we present a screening platform which allows simultaneous measurements of the promoter strength, 5', and 3' processing efficiencies across a library of tRNA variants. This analysis reveals that the sequence determinants underlying these activities, while overlapping, are dissociable. Rational design based on the ensuing principles allowed us to engineer an improved tRNA scaffold that enables highly specific guide RNA production from a Pol-II promoter. When benchmarked against other reported systems this tRNA scaffold is superior to most alternatives, and is equivalent in function to an optimized version of the Csy4-based guide RNA release system. The results and methods described in this manuscript enable avenues of research both in genome engineering and basic tRNA biology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, 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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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