Optimizing guide RNA selection and CRISPR/Cas9 methodology for efficient generation of deletions in <i>C. elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Caenorhabditis elegans Gene Knockout (KO) Consortium is tasked with obtaining null mutations in each of the more than 20,000 open reading frames (ORFs) of this organism. To date, approximately15,000 ORFs have associated putative null alleles. A directed approach using CRISPR/Cas9 methodology is the most promising technique to complete the task. While there has been substantial success in using CRISPR/Cas9 in C. elegans , there has been little emphasis on optimizing the method for generating large insertions/deletions in this organism. To enhance the efficiency of using CRISPR/Cas9 to generate gene knockouts in C. elegans we have developed an online species-specific guide RNA selection tool ( http://genome.sfu.ca/crispr ). When coupled with previously developed selection vectors, optimization for homology arm length, and the use of purified Cas9 protein, we demonstrate a robust, efficient and effective protocol for generating deletions. Debate and speculation in the larger scientific community about off- target effects due to non-specific Cas9 cutting has prompted us to investigate through whole genome sequencing the occurrence of single nucleotide variants and indels accompanying targeted deletions. We did not detect any off-site variants above the natural spontaneous mutation rate and therefore conclude this modified protocol does not generate off-target events to any significant degree in C. elegans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,002 |
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 ».