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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».