Efficient in vitro and in vivo self-repression of SpCas9 gene using a molecular Hara-Kiri method.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The CRISPR/Cas9 system is currently a major revolution in the field of biology. Because of its simplicity compared to other endonucleases, this system is being experimented in diverse fields. However, a major disadvantage is the toxicity linked to sustained Cas9 expression. In the present study, we present an approach to effectively suppress the expression of the Streptococcus pyogenes Cas9 (SpCas9) gene. This approach that we call the molecular Hara-Kiri method, involves two sgRNAs targeting two sequences in the SpCas9 gene. The SpCas9 enzyme binds to the Protospacer Adjacent Motifs following the two sequences targeted by the sgRNAs and induces two Double Strand Breaks (DSBs) in its own gene (Hara-Kiri). The sequence located between the DSBs is then deleted. Most of the time, the SpCas9 gene is repaired by Non-Homologous End Joining without INDELs. By adequately selecting the targeted sequences, the junction of the SpCas9 gene residues generates a TAA type stop codon within this truncated gene to effectively suppress its expression. This results in dramatic decrease of the SpCas9 protein in vitro and in vivo.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».