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Enregistrement W3112267878 · doi:10.2174/1566523220666201214115024

CRISPR/Cas9 Technology as a Modern Genetic Manipulation Tool for Recapitulating of Neurodegenerative Disorders in Large Animal Models

2020· review· en· W3112267878 sur OpenAlexaff
Mahdi Barazesh, Shiva Mohammadi, Yadollah Bahrami, Pooneh Mokarram, Mohammad Hossein Morowvat, Massoud Saidijam, Morteza Karimipoor, Soudabeh Kavousipour, Amir R. Vosoughi, Korosh Khanaki

Notice bibliographique

RevueCurrent Gene Therapy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCRISPRCas9Genome editingNeuroscienceBiologyDiseaseComputational biologyAnimal modelTransgeneGene knockinBioinformaticsGeneMedicineGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neurodegenerative diseases are often the consequence of alterations in structures and functions of the Central Nervous System (CNS) in patients. Despite obtaining massive genomic information concerning the molecular basis of these diseases and since the neurological disorders are multifactorial, causal connections between pathological pathways at the molecular level and CNS disorders development have remained obscure and need to be elucidated to a great extent. OBJECTIVE: Animal models serve as accessible and valuable tools for understanding and discovering the roles of causative factors in the development of neurodegenerative disorders and finding appropriate treatments. Contrary to rodents and other small animals, large animals, especially non-human primates (NHPs), are remarkably similar to humans; hence, they establish suitable models for recapitulating the main human's neuropathological manifestations that may not be seen in rodent models. In addition, they serve as useful models to discover effective therapeutic targets for neurodegenerative disorders due to their similarity to humans in terms of physiology, evolutionary distance, anatomy, and behavior. METHODS: In this review, we recommend different strategies based on the CRISPR-Cas9 system for generating animal models of human neurodegenerative disorders and explaining in vivo CRISPR-Cas9 delivery procedures that are applied to disease models for therapeutic purposes. RESULTS: With the emergence of CRISPR/Cas9 as a modern specific gene-editing technology in the field of genetic engineering, genetic modification procedures such as gene knock-in and knock-out have become increasingly easier compared to traditional gene targeting techniques. Unlike the old techniques, this versatile technology can efficiently generate transgenic large animal models without the need to complicate lab instruments. Hence, these animals can accurately replicate the signs of neurodegenerative disorders. CONCLUSION: Preclinical applications of CRISPR/Cas9 gene-editing technology supply a unique opportunity to establish animal models of neurodegenerative disorders with high accuracy and facilitate perspectives for breakthroughs in the research on the nervous system disease therapy and drug discovery. Furthermore, the useful outcomes of CRISPR applications in various clinical phases are hopeful for their translation to the clinic in a short time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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