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Enregistrement W2807389226 · doi:10.3390/mps1020017

A Two-Step Method for Obtaining Highly Pure Cas9 Nuclease for Genome Editing, Biophysical, and Structural Studies

2018· article· en· W2807389226 sur OpenAlexaff
Nandhakishore Rajagopalan, Sateesh Kagale, Pankaj Bhowmik, Halim Song

Notice bibliographique

RevueMethods and Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCas9Genome editingRibonucleoproteinComputational biologyCRISPRNucleaseRNADNAGenomeBiologyGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cas9 is a site-specific RNA-guided endonuclease (RGEN) that can be used for precise genome editing in various cell types from multiple species. Ribonucleoprotein (RNP) complexes, which contains the Cas9 protein in complex with a guide RNA, are sufficient for the precise editing of genomes in various cells. This DNA-free method is more specific in editing the target sites and there is no integration of foreign DNA into the genome. Also, there are ongoing studies into the interactions of Cas9 protein with modified guide RNAs, as well as structure-activity studies of Cas9 protein and its variants. All these investigations require highly pure Cas9 protein. A single-step metal affinity enrichment yielding impure Cas9 is the most common method of purification described. This is sufficient for many gene editing applications of this protein. However, to obtain Cas9 of higher purity, which might be essential for biophysical characterization, chemical modifications, and structural investigations, laborious multi-step protocols are employed. Here, we describe a two-step Cas9 purification protocol that uses metal affinity enrichment followed by cation exchange chromatography. This simple method can yield a milligram of highly pure Cas9 protein per liter of culture in a single day.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,451 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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