Rapid target validation in a Cas9-inducible hiPSC derived kidney model
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in induced pluripotent stem cells (iPSCs), genome editing technologies and 3D organoid model systems highlight opportunities to develop new in vitro human disease models to serve drug discovery programs. An ideal disease model would accurately recapitulate the relevant disease phenotype and provide a scalable platform for drug and genetic screening studies. Kidney organoids offer a high cellular complexity that may provide greater insights than conventional single-cell type cell culture models. However, genetic manipulation of the kidney organoids requires prior generation of genetically modified clonal lines, which is a time and labor consuming procedure. Here, we present a methodology for direct differentiation of the CRISPR-targeted cell pools, using a doxycycline-inducible Cas9 expressing hiPSC line for high efficiency editing to eliminate the laborious clonal line generation steps. We demonstrate the versatile use of genetically engineered kidney organoids by targeting the autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) genes: PKD1 and PKD2. Direct differentiation of the respective knockout pool populations into kidney organoids resulted in the formation of cyst-like structures in the tubular compartment. Our findings demonstrated that we can achieve > 80% editing efficiency in the iPSC pool population which resulted in a reliable 3D organoid model of ADPKD. The described methodology may provide a platform for rapid target validation in the context of disease modeling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».