Rapid, scalable, combinatorial genome engineering by Marker-less Enrichment and Recombination of Genetically Engineered loci (MERGE)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large-scale genome engineering in yeast is feasible primarily due to prodigious homology-directed DNA repair (HDR), a plethora of genetic tools, and simple conversion between haploid and diploid forms. However, a major challenge to rationally building multi-gene processes in yeast arises due to the combinatorics of combining all of the individual edits into the same strain. Here, we present an approach for scalable, precise, multi-site genome editing that combines all edits into a single strain without the need for selection markers by using CRISPR-Cas9 and gene drives. First, we show that engineered loci become resistant to the corresponding CRISPR reagent, allowing the enrichment of distinct genotypes. Next, we demonstrate a highly efficient gene drive that selectively eliminates specific loci by integrating CRISPR-Cas9 mediated Double-Strand Break (DSB) generation and homology-directed recombination with yeast sexual assortment. The method enables M arker-less E nrichment and R ecombination of G enetically E ngineered loci (MERGE) in yeast. We show that MERGE converts single heterologous yeast loci to homozygous loci at ∼100% efficiency, independent of chromosomal location. Furthermore, MERGE is equally efficient at converting and combining loci, thus identifying viable intermediate genotypes. Finally, we establish the feasibility of MERGE by engineering a fungal carotenoid biosynthesis pathway and most of the human α proteasome core into yeast. MERGE, therefore, lays the foundation for marker-less, highly efficient, and scalable combinatorial genome editing in yeast.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».