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Enregistrement W3120511704 · doi:10.3389/fgeed.2020.606281

CRISPR-Based Genetic Manipulation of Candida Species: Historical Perspectives and Current Approaches

2021· review· en· W3120511704 sur OpenAlexafffund
Deeva Uthayakumar, Jehoshua Sharma, Lauren Wensing, Rebecca S. Shapiro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genome Editing · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCRISPRGenome editingBiologyCas9Computational biologyAntifungal drugGenomeModel organismGeneticsCandida albicansGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Candida genus encompasses a diverse group of ascomycete fungi that have captured the attention of the scientific community, due to both their role in pathogenesis and emerging applications in biotechnology; the development of gene editing tools such as CRISPR, to analyze fungal genetics and perform functional genomic studies in these organisms, is essential to fully understand and exploit this genus, to further advance antifungal drug discovery and industrial value. However, genetic manipulation of Candida species has been met with several distinctive barriers to progress, such as unconventional codon usage in some species, as well as the absence of a complete sexual cycle in its diploid members. Despite these challenges, the last few decades have witnessed an expansion of the Candida genetic toolbox, allowing for diverse genome editing applications that range from introducing a single point mutation to generating large-scale mutant libraries for functional genomic studies. Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-Cas9 technology is among the most recent of these advancements, bringing unparalleled versatility and precision to genetic manipulation of Candida species. Since its initial applications in Candida albicans , CRISPR-Cas9 platforms are rapidly evolving to permit efficient gene editing in other members of the genus. The technology has proven useful in elucidating the pathogenesis and host-pathogen interactions of medically relevant Candida species, and has led to novel insights on antifungal drug susceptibility and resistance, as well as innovative treatment strategies. CRISPR-Cas9 tools have also been exploited to uncover potential applications of Candida species in industrial contexts. This review is intended to provide a historical overview of genetic approaches used to study the Candida genus and to discuss the state of the art of CRISPR-based genetic manipulation of Candida species, highlighting its contributions to deciphering the biology of this genus, as well as providing perspectives for the future of Candida genetics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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