Whole genome analysis for 163 guide RNAs in Cas9 edited mice reveals minimal off-target activity
Notice bibliographique
Résumé
Introductory Paragraph The Knockout Mouse Phenotyping Program (KOMP 2 ) uses CRISRPR/Cas9 for high-throughput mouse line production to generate null alleles in the inbred C57BL/6N strain for broad-based in vivo phenotyping. In order to assess the risk of spurious S. pyogenes Cas9-induced off-target mutagenesis, we applied whole genome sequencing to compare the genomes of 50 Cas9-derived founder mice representing 163 different gRNAs to 28 untreated inbred control mice. Our analysis pipeline detected 28 off-target sequence variants associated with 21 guides. These potential off-targets were identified in 18/50 (36%) founders with 9/28 (32%) independently validated corresponding to 8 founder animals. In total, only 4.9% (8/163) of all guides exhibited off-target activity resulting in a rate of 0.16 Cas9 off-target mutations per founder analyzed. In comparison, we observed ~1225 unique variants in each mouse regardless of whether or not it was exposed to Cas9. These findings indicate that Cas9-mediated off-target mutagenesis is rare in founder knockout mice generated using guide RNAs designed to minimize off-target risk. Overall, bona fide off-target variants comprise a small fraction of the genetic heterogeneity found in carefully maintained colonies of inbred strains.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».