Gene editing treatment strategies for retinitis pigmentosa assessed in Xenopus laevis carrying a mutant Rhodopsin allele
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To examine the utility of gene editing therapies for retinitis pigmentosa using Xenopus laevis carrying a mutation in Rhodopsin. Methods: Xenopus laevis were genetically modified using CRISPR-Cas9 based methods and characterized by Sanger sequencing, dot blot, electroretinography, and confocal microscopy. Results: We identified genetically modified Xenopus laevis carrying a net 12 base pair deletion in the Rho.L gene. These animals have a retinal degeneration that is apparent by 14 days, with abnormal or missing rod outer segments, and a reduced electroretinogram signal. We prevented the majority of this retinal degeneration via a treatment strategy using a single sgRNA to neutralize the mutant allele via non-homologous end joining, yielding long-term improvements in histology and the electroretinogram. A second strategy using two sgRNAs to generate large deletions in the mutant allele was also successful, but did not significantly improve outcomes relative to the single-guide strategy as it was less efficient. We found limited evidence of success with a third strategy dependent on homology-directed repair; this treatment was also too inefficient to generate an outcome superior to the single-guide strategy. Conclusion: Our results demonstrate the utility of this new Xenopus laevis model for rapidly assessing and comparing multiple gene-editing based treatment strategies. We conclude that it would be technically difficult to improve on the simple single-guide based strategy, as strategies requiring multiple successive events (such as cleavage followed by homology-directed repair) are likely to be less efficient.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».