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Enregistrement W3121564779 · doi:10.1016/j.ajhg.2021.01.006

Allele-specific editing ameliorates dominant retinitis pigmentosa in a transgenic mouse model

2021· article· en· W3121564779 sur OpenAlexfundno aff
Clarissa Patrizi, Manel Llado, Daniela Benati, Carolina Iodice, Elena Marrocco, Rosellina Guarascio, Enrico Maria Surace, Michael E. Cheetham, Alberto Auricchio, Alessandra Recchia

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Human Genetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020UCL Institute of Ophthalmology, University College LondonFondazione RomaUniversità degli Studi di TrentoEuropean Research CouncilWellcome TrustFoundation Fighting Blindness
Mots-clésRetinitis pigmentosaBiologyMissense mutationGeneticsAlleleRhodopsinCRISPRCas9Retinal degenerationTransgeneGenome editingGenetically modified mouseGeneRetinalMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retinitis pigmentosa (RP) is a group of progressive retinal degenerations of mostly monogenic inheritance, which cause blindness in about 1:3,500 individuals worldwide. Heterozygous variants in the rhodopsin (RHO) gene are the most common cause of autosomal dominant RP (adRP). Among these, missense variants at C-terminal proline 347, such as p.Pro347Ser, cause severe adRP recurrently in European affected individuals. Here, for the first time, we use CRISPR/Cas9 to selectively target the p.Pro347Ser variant while preserving the wild-type RHO allele in vitro and in a mouse model of adRP. Detailed in vitro, genomic, and biochemical characterization of the rhodopsin C-terminal editing demonstrates a safe downregulation of p.Pro347Ser expression leading to partial recovery of photoreceptor function in a transgenic mouse model treated with adeno-associated viral vectors. This study supports the safety and efficacy of CRISPR/Cas9-mediated allele-specific editing and paves the way for a permanent and precise correction of heterozygous variants in dominantly inherited retinal diseases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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