Improving transgene expression and CRISPR‐Cas9 efficiency with molecular engineering‐based molecules
Notice bibliographique
Résumé
As a novel and robust gene-editing tool, the Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats CRISPR-associated protein 9 (CRISPR-Cas9) system has revolutionized gene therapy. Plasmid vector delivery is the most commonly used method for integrating the CRISPR-Cas9 system into cells. However, such foreign cytosolic DNAs trigger an innate immune response (IIR) within cells, which can hinder gene editing by inhibiting transgene expression. Although some small molecules have been shown to avoid the action of IIR on plasmids, they only work on a single target and may also affect cell viability. A genetic approach that works at a comprehensive level for manipulating IIR is still lacking. Here, we designed and constructed several artificial nucleic acid molecules (ANAMs), which are combinations of aptamers binding to two key players of IIR (β-catenin and NF-κB). ANAMs strongly inhibited the IIR in cells, thus improving transgene expression. We also used ANAMs to improve the gene-editing efficiency of the CRISPR-Cas9 system and its derivatives, thus enhancing the apoptosis of cancer cells induced by CRISPR-Cas9. ANAMs can be valuable tools for improving transgene expression and gene editing in mammalian cells.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».