Outlook for coeliac disease patients: towards bread wheat with hypoimmunogenic gluten by gene editing of α- and γ-gliadin gene families
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wheat grains contain gluten proteins, which harbour immunogenic epitopes that trigger Coeliac disease in 1-2% of the human population. Wheat varieties or accessions containing only safe gluten have not been identified and conventional breeding alone struggles to achieve such a goal, as the epitopes occur in gluten proteins encoded by five multigene families, these genes are partly located in tandem arrays, and bread wheat is allohexaploid. Gluten immunogenicity can be reduced by modification or deletion of epitopes. Mutagenesis technologies, including CRISPR/Cas9, provide a route to obtain bread wheat containing gluten proteins with fewer immunogenic epitopes. RESULTS: In this study, we analysed the genetic diversity of over 600 α- and γ-gliadin gene sequences to design six sgRNA sequences on relatively conserved domains that we identified near coeliac disease epitopes. They were combined in four CRISPR/Cas9 constructs to target the α- or γ-gliadins, or both simultaneously, in the hexaploid bread wheat cultivar Fielder. We compared the results with those obtained with random mutagenesis in cultivar Paragon by γ-irradiation. For this, Acid-PAGE was used to identify T1 grains with altered gliadin protein profiles compared to the wild-type endosperm. We first optimised the interpretation of Acid-PAGE gels using Chinese Spring deletion lines. We then analysed the changes generated in 360 Paragon γ-irradiated lines and in 117 Fielder CRISPR/Cas9 lines. Similar gliadin profile alterations, with missing protein bands, could be observed in grains produced by both methods. CONCLUSIONS: The results demonstrate the feasibility and efficacy of using CRISPR/Cas9 to simultaneously edit multiple genes in the large α- and γ-gliadin gene families in polyploid bread wheat. Additional methods, generating genomics and proteomics data, will be necessary to determine the exact nature of the mutations generated with both methods.
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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)
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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 ».