Development and applications of a CRISPR activation system for facile genetic overexpression in <i>Candida albicans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For the fungal pathogen Candida albicans , genetic overexpression readily occurs via a diversity of genomic alterations, such as aneuploidy and gain-of-function mutations, with important consequences for host adaptation, virulence, and evolution of antifungal drug resistance. Given the important role of overexpression on C. albicans biology, it is critical to develop and harness tools that enable the analysis of genes expressed at high levels in the fungal cell. Here, we describe the development, optimization, and application of a novel, single-plasmid-based CRISPR activation (CRISPRa) platform for targeted genetic overexpression in C. albicans , which employs a guide RNA to target an activator complex to the promoter region of a gene of interest, thus driving transcriptional expression of that gene. Using this system, we demonstrate the ability of CRISPRa to drive high levels of gene expression in C. albicans , and we assess optimal guide RNA targeting for robust and constitutive overexpression. We further demonstrate the specificity of the system via RNA sequencing. We highlight the application of CRISPRa to overexpress genes involved in pathogenesis and drug resistance and contribute towards the identification of novel phenotypes. Together, this tool will facilitate a broad range of applications for the study of C. albicans genetic overexpression.
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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 | 0,001 | 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 ».