A Universal Surrogate Reporter for Efficient Enrichment of CRISPR/Cas9-Mediated Homology-Directed Repair in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR/Cas9-mediated homology-directed repair (HDR) can be leveraged to precisely engineer mammalian genomes. However, the inherently low efficiency of HDR often hampers to identify the desired modified cells. Here, we developed a novel universal surrogate reporter system that efficiently enriches for genetically modified cells arising from CRISPR/Cas9-induced HDR events (namely, the "HDR-USR" system). This episomally based reporter can be self-cleaved and self-repaired via HDR to create a functional puromycin selection cassette without compromising genome integrity. Co-transfection of the HDR-USR system into host cells and transient puromycin selection efficiently achieves enrichment of HDR-modified cells. We tested the system for precision point mutation at 16 loci in different human cell lines and one locus in two rodent cell lines. This system exhibited dramatic improvements in HDR efficiency at a single locus (up to 20.7-fold) and two loci at once (42% editing efficiency compared to zero in the control), as well as greatly improved knockin efficiency (8.9-fold) and biallelic deletion (35.9-fold) at test loci. Further increases were achieved by co-expression of yeast Rad52 and linear single-/double-stranded DNA donors. Taken together, our HDR-USR system provides a simple, robust and efficient surrogate reporter for the enrichment of CRISPR/Cas9-induced HDR-based precision genome editing across various targeting loci in different cell lines.
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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 ».