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Enregistrement W2889043728 · doi:10.1101/393231

Re-Evaluating One-step Generation of Mice Carrying Conditional Alleles by CRISPR-Cas9-Mediated Genome Editing Technology

2018· preprint· en· W2889043728 sur OpenAlexafffund
Channabasavaiah B. Gurumurthy, Rolen M. Quadros, John H. Adams, Pilar Alcaide, Shinya Ayabe, Johnathan Ballard, Surinder K. Batra, Marie‐Claude Beauchamp, Kathleen A. Becker, Guillaume Bernas, David Brough, Francisco J. Carrillo‐Salinas, Ruby Dawson, Victoria DeMambro, Jinke D’Hont, Katharine M. Dibb, James D. Eudy, Lin Gan, Jing Gao, Amy Gonzales, Anyonya R. Guntur, Huiping Guo, Donald W. Harms, Anne Harrington, Kathryn E. Hentges, Neil Humphreys, Shiho Imai, Hideshi Ishii, Mizuho Iwama, Eric Jonasch, Michelle Karolak, Bernard Keavney, Nay-Chi Khin, Masamitsu Konno, Yuko Kotani, Yayoi Kunihiro, Imayavaramban Lakshmanan, Catherine Larochelle, Catherine B. Lawrence, Lin Li, Volkhard Lindner, Xian-De Liu, Gloria López‐Castejón, Andrew Loudon, Jenna Lowe, Loydie Jerome-Majeweska, Taiji Matsusaka, Hiromi Miura, Yoshiki Miyasaka, Benjamin Morpurgo, Katherine J. Motyl, Yo-ichi Nabeshima, Koji Nakade, Toshiaki Nakashiba, Ken‐ichi Nakashima, Yuichi Obata, Sanae Ogiwara, Mariette Ouellet, Leif Oxburgh, Sandra Piltz, Ilka Pinz, Moorthy P. Ponnusamy, David Ray, Ronald Redder, Clifford J. Rosen, Nikki Ross, Mark Ruhe, Larisa Ryzhova, Ane Salvador, Radislav Sedláček, Karan Sharma, Chad Smith, Katrien Staes, Lora Starrs, Fumihiro Sugiyama, Satoru Takahashi, Tomohiro Tanaka, Andrew W. Trafford, Yoshihiro Uno, Leen Vanhoutte, Frederique Vanrockeghem, Brandon Willis, Christian S. Wright, Yuko Yamauchi, Xin Yi, Kazuto Yoshimi, Xuesong Zhang, Yingxin Zhang, Masato Ohtsuka, Satyabrata Das, Daniel J. Garry, Tino Hochepied, Paul Q. Thomas, Jan Parker‐Thornburg, Antony Adamson, Atsushi Yoshiki, Jean-Francois Schmouth, Andrei Golovko, William R. Thompson, KC Kent Lloyd, Joshua A. Wood, Mitra Cowan, Tomoji Mashimo, Seiya Mizuno, Hao Zhu, Petr Kašpárek, Lucy Liaw, Joseph M. Miano, Gaétan Burgio

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyCanadian Institutes of Health ResearchIndiana Clinical and Translational Sciences InstituteMcGill UniversityMcGill University Health CentreBritish Heart FoundationNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustJapan Agency for Medical Research and DevelopmentUniversity of California, Davis
Mots-clésCRISPRCas9Conditional gene knockoutGenome editingBiologyAlleleComputational biologyGeneticsGene knockoutCre recombinaseOligonucleotideTransgeneGeneComputer scienceGenetically modified mousePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CRISPR-Cas9 gene editing technology has considerably facilitated the generation of mouse knockout alleles, relieving many of the cumbersome and time-consuming steps of traditional mouse embryonic stem cell technology. However, the generation of conditional knockout alleles remains an important challenge. An earlier study reported up to 16% efficiency in generating conditional knockout alleles in mice using 2 single guide RNAs (sgRNA) and 2 single-stranded oligonucleotides (ssODN) (2sgRNA-2ssODN). We re-evaluated this method from a large data set generated from a consortium consisting of 17 transgenic core facilities or laboratories or programs across the world. The dataset constituted 17,887 microinjected or electroporated zygotes and 1,718 live born mice, of which only 15 (0.87%) mice harbored 2 correct LoxP insertions in cis configuration indicating a very low efficiency of the method. To determine the factors required to successfully generate conditional alleles using the 2sgRNA-2ssODN approach, we performed a generalized linear regression model. We show that factors such as the concentration of the sgRNA, Cas9 protein or the distance between the placement of LoxP insertions were not predictive for the success of this technique. The major predictor affecting the method’s success was the probability of simultaneously inserting intact proximal and distal LoxP sequences, without the loss of the DNA segment between the two sgRNA cleavage sites. Our analysis of a large data set indicates that the 2sgRNA–2ssODN method generates a large number of undesired alleles (>99%), and a very small number of desired alleles (<1%) requiring, on average 1,192 zygotes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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