The CRISPR–Cas toolbox for analytical and diagnostic assay development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR) and CRISPR-associated (Cas) systems have revolutionized biological and biomedical sciences in many ways. The last few years have also seen tremendous interest in deploying the CRISPR-Cas toolbox for analytical and diagnostic assay development because CRISPR-Cas is one of the most powerful classes of molecular machineries for the recognition and manipulation of nucleic acids. In the short period of development, many CRISPR-enabled assays have already established critical roles in clinical diagnostics, biosensing, and bioimaging. We describe in this review the recent advances and design principles of CRISPR mediated analytical tools with an emphasis on the functional roles of CRISPR-Cas machineries as highly efficient binders and molecular scissors. We highlight the diverse engineering approaches for molecularly modifying CRISPR-Cas machineries and for devising better readout platforms. We discuss the potential roles of these new approaches and platforms in enhancing assay sensitivity, specificity, multiplexity, and clinical outcomes. By illustrating the biochemical and analytical processes, we hope this review will help guide the best use of the CRISPR-Cas toolbox in detecting, quantifying and imaging biologically and clinically important molecules and inspire new ideas, technological advances and engineering strategies for addressing real-world challenges such as the on-going COVID-19 pandemic.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle