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Enregistrement W3186356435 · doi:10.1038/s41598-021-94577-8

Manipulation of the Tyrosinase gene permits improved CRISPR/Cas editing and neural imaging in cichlid fish

2021· article· en· W3186356435 sur OpenAlexaff
Chengyu Li, Joshua R. Steighner, Garrett Sweatt, Tod R. Thiele, Scott A. Juntti

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHuman Frontier Science ProgramNational Science Foundation
Mots-clésCRISPRCichlidFish <Actinopterygii>Genome editingTyrosinaseGeneComputer scienceComputational biologyBiologyFisheryGeneticsBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct tests of gene function have historically been performed in a limited number of model organisms. The CRISPR/Cas system is species-agnostic, offering the ability to manipulate genes in a range of models, enabling insights into evolution, development, and physiology. Astatotilapia burtoni, a cichlid fish from the rivers and shoreline around Lake Tanganyika, has been extensively studied in the laboratory to understand evolution and the neural control of behavior. Here we develop protocols for the creation of CRISPR-edited cichlids and create a broadly useful mutant line. By manipulating the Tyrosinase gene, which is necessary for eumelanin pigment production, we describe a fast and reliable approach to quantify and optimize gene editing efficiency. Tyrosinase mutants also remove a major obstruction to imaging, enabling visualization of subdermal structures and fluorophores in situ. These protocols will facilitate broad application of CRISPR/Cas9 to studies of cichlids as well as other non-traditional model aquatic species.

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 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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