Application of CRISPR/Cas9-Mediated Genome Editing in Leishmania
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR-Cas9 is an RNA guided endonuclease derived from the bacterium Streptococcus pyogenes. Due to its simplicity, versatility, and high efficiency, it has been widely used for genome editing in a variety of organisms including the protozoan parasite Leishmania, the causative agent of human leishmaniasis. Compared to the traditional homologous recombination gene targeting method, CRISPR-Cas9 has been shown to be a more efficient method to delete or disrupt Leishmania genes, generate point mutations, and add tags to endogenous genes. Notably, the stable CRISPR expression systems were shown to delete multicopy family Leishmania genes and genes present in multiploid chromosomes, identify essential Leishmania genes, and create specific chromosome translocations. In this chapter, we describe detailed procedures on using the stable CRISPR expression system for genome editing in Leishmania. These procedures include CRISPR targeting site selection, gRNA design, cloning single and double gRNA coding sequences into the Leishmania CRISPR vector pLdCN, oligonucleotide donor and drug resistance selection donor design, Leishmania cell transfection, screening, and isolation of CRISPR-edited mutants. As the principles of gene editing are generally similar, many of these procedures could also apply to the transient Leishmania CRISPR systems described by other labs.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».