A <i>Drosophila</i> CRISPR/Cas9 Toolkit for Conditionally Manipulating Gene Expression in the Prothoracic Gland as a Test Case for Polytene Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeting gene function with spatial or temporal specificity is a key goal in molecular genetics. CRISPR-Cas9 has greatly facilitated this strategy, but some standard approaches are problematic. For instance, simple tissue-specific or global overexpression of Cas9 can cause significant lethality or developmental delays even in the absence of gRNAs. In particular, we found that Gal4-mediated expression of UAS-Cas9 in the Drosophila prothoracic gland (PG) was not a suitable strategy to disrupt gene expression, since Cas9 alone caused widespread lethality. The PG is widely used for studying endocrine gland function during animal development, but tools validating PG-specific RNAi phenotypes are lacking. Here, we present a collection of modular gateway-compatible CRISPR-Cas9 tools that allow precise modulation of target gene activity with temporal and spatial specificity. We also demonstrate that Cas9 fused to the progesterone ligand-binding domain can be used to activate gene expression via RU486. Using these approaches, we were able to avoid the lethality associated with simple GAL4-mediated overexpression of Cas9 in the PG. Given that the PG is a polytene tissue, we conclude that these tools work effectively in endoreplicating cells where Cas9 has to target multiple copies of the same locus. Our toolkit can be easily adapted for other tissues and can be used both for gain- and loss-of-function studies.
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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 ».