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Enregistrement W4317481674 · doi:10.1371/journal.pone.0280353

Small-molecule inhibitors of proteasome increase CjCas9 protein stability

2023· article· en· W4317481674 sur OpenAlexafffund
Pouiré Yaméogo, Nathalie Majeau, Cédric Happi Mbakam, Jacques P. Tremblay

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAtaxia UKAtaxia CanadaNational Ataxia Foundation
Mots-clésBortezomibHEK 293 cellsTransfectionMG132ProteasomeBiologyMolecular biologyProteasome inhibitorTransgeneHeLaGeneCell biologyChemistryCell cultureGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The small size of CjCas9 can make easier its vectorization for in vivo gene therapy. However, compared to the SpCas9, the CjCas9 is, in general, less efficient to generate indels in target genes. The factors that affect its efficacity are not yet determined. We observed that the CjCas9 protein expressed in HEK293T cells after transfection of this transgene under a CMV promoter was much lower than the SpCas9 protein in the same conditions. We thus evaluated the effect of proteasome inhibitors on CjCas9 protein stability and its efficiency on FXN gene editing. Western blotting showed that the addition of MG132 or bortezomib, significantly increased CjCas9 protein levels in HEK293T and HeLa cells. Moreover, bortezomib increased the level of CjCas9 protein expressed under promoters weaker than CMV such as CBH or EFS but which are specific for certain tissues. Finally, ddPCR quantification showed that bortezomib treatment enhanced CjCas9 efficiency to delete GAA repeat region of FXN gene in HEK293T cells. The improvement of CjCas9 protein stability would facilitate its used in CRISPR/Cas system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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