Increasing Cellular Radioresistance by Simultaneous CRISPR/dCas9-Driven Overexpression of XPC and HR23B Genes
Notice bibliographique
Résumé
Current understanding of mechanisms of cellular resistance to genotoxic stress is incomplete but is critical for a variety of medical applications. Recent developments in the CRISPR/Cas technologies open new opportunities for targeted interrogation of resistance genes and pathways. In the present work, we used nuclease dead Cas9 constructs to achieve targeted overexpression of endogenous genes encoding two essential subunits of DNA damage sensor complex, XPC and HR23B, in HEK293T cells. Both individual and simultaneous overexpression of the two genes was achieved and the effects on cellular resistance to ionizing radiation and paraquat was examined. Using the fluorometric microculture cytotoxicity assay, we showed that simultaneous, but not separate overexpression of the two genes lead to a 30% increase in survivability. Irradiated cells that overexpressed both XPC and HR23B genes showed higher clonogenic capacity and proliferation rate compared to the irradiated transfection control as revealed by the clonogenic survival assay. Modulation of the gene expression did not affect cell resistance to paraquat. In summary, our results demonstrate a high potential of CRISPR/dCas9-enabled multiplex overexpression of stress-response genes in functionally justified combinations, exemplified here by the XPC-HR23B complex, for achieving an enhanced cellular radioresistance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».