Haplotyping SNPs for allele-specific gene editing of the expanded huntingtin allele using long-read sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Huntington’s disease (HD) is an autosomal dominant neurodegenerative disease caused by CAG trinucleotide repeat expansions in exon-1 of huntingtin (HTT). Currently, there is no cure for HD, and the clinical care of individuals with HD is focused on symptom management. Previously, we showed allele-specific deletion of the expanded HTT allele (mHTT) using CRISPR-Cas9 by targeting nearby (<10 kb) SNPs that created or eliminated a protospacer adjacent motif (PAM) near exon-1. Here, we comprehensively analyzed all potential PAM sites within a 10.4-kb genomic region flanking exon-1 of HTT in 983 individuals with HD using a multiplex targeted long-read sequencing approach on the Oxford Nanopore platform. We developed computational tools (NanoBinner and NanoRepeat) to de-multiplex the data, detect repeats, and phase the reads on the expanded or the wild-type HTT allele. One SNP common to 30% of individuals with HD of European ancestry emerged through this analysis, which was confirmed as a strong candidate for allele-specific deletion of the mHTT in human HD cell lines. In addition, up to 57% HD individuals may be candidates for allele-specific editing through combinatorial SNP targeting. Cumulatively, we provide a haplotype map of the region surrounding exon-1 of HTT in individuals affected with HD. Our workflow can be applied to other repeat expansion diseases to facilitate the design of guide RNAs for allele-specific gene editing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».