Double Selection Enhances the Efficiency of Target-AID and Cas9-Based Genome Editing in Yeast
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR-Cas9 loss of function (LOF) and base editing screens are powerful tools in genetics and genomics. Yeast is one of the main models in these fields, but has only recently started to adopt this new toolkit for high throughput experiments. We developed a double selection strategy based on co-selection that increases LOF mutation rates using the Target-AID base editor. We constructed the pDYSCKO vector, which is amenable to high throughput double selection experiments, and show that the improvement in Target-AID efficiency generalizes across loci. Using modeling, we show that this improvement in efficiency provides the required increased in detection power to measure the fitness effects of thousands of mutations in typical yeast pooled screens. We show that double selection can also improve Cas9 mediated LOF rates, but that this multiplex genome editing causes programmable chromosomal translocations at high frequency. This suggests that multiplex LOF editing should be performed with caution and that base-editors could be preferable tools for some screens in yeast. Base editing using double selection is simple and straightforward and provides an alternative to homology directed repair based high throughput variant strain construction methods.
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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 ».