Editing the Melanocortin-4 Receptor Gene in Channel Catfish Using the CRISPR-Cas9 System
Notice bibliographique
Résumé
The melanocortin-4 receptor (MC4R) plays a critical role in homeostasis and the regulation of body weight. Polymorphisms in the mc4r gene have been discovered and linked to growth, carcass composition, and meat quality traits. Therefore, we used the CRISPR-Cas9 system to target the mc4r gene in the most important freshwater aquaculture species in the USA, channel catfish, Ictalurus punctatus. Guide RNAs were designed to direct the Cas9 to the coding sequence of the channel catfish mc4r gene. gRNA(s)-Cas9 mixtures were delivered into one-cell embryos using electroporation and microinjection. For each treatment, the nature and rate of mutations were analyzed. Hatching and survival rates were calculated. The overall mutation rates were 30.6% and 66.7–90.6% for electroporation and microinjection, respectively. Mutated fish generated via electroporation or microinjection exhibited 38% and 20% improvement in body weight, respectively, when compared with the full-sib control. The mean feed conversion ratio of the mutants was 1.18 compared with 1.57 in the control fish. The improved growth and feed conversion indicate that the generation of mc4r-edited fish could economically benefit aquaculture production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».