Saturation variant interpretation using CRISPR prime editing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the last decade, next generation sequencing has become widely implemented in clinical practice. However, as genetic variants of uncertain significance (VUS) are frequently identified, the need for scaled functional interpretation of such variants has become increasingly apparent. One method to address this is saturation genome editing (SGE), which allows for scaled multiplexed functional assessment of single nucleotide variants. The current applications of SGE, however, rely on homology-directed repair (HDR) to introduce variants of interest, which is limited by low editing efficiencies and low product purity. Here, we have adapted CRISPR prime editing for SGE and demonstrated its utility in understanding the functional significance of variants in the NPC1 gene underlying the lysosomal storage disorder Niemann-Pick disease type C1 (NPC). Additionally, we have designed a genome editing strategy that allows for the haploidization of gene loci, which permits isolated variant interpretation in virtually any cell type. By combining saturation prime editing (SPE) with a clinically relevant assay, we have functionally scored and interpreted 256 variants in NPC1 haploidized HEK293T cells. To further demonstrate the applicability of this strategy, we used SPE and cell model haploidization to functionally score 465 variants in the BRCA2 gene. We anticipate that our work will be translatable to any gene with an appropriate cellular assay, allowing for more rapid and accurate diagnosis and improved genetic counselling and ultimately precise patient care.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».