Chromatin context-dependent regulation and epigenetic manipulation of prime editing
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Prime editing is a powerful means of introducing precise changes to specific locations in mammalian genomes. However, the widely varying efficiency of prime editing across target sites of interest has limited its adoption in the context of both basic research and clinical settings. Here, we set out to exhaustively characterize the impact of the cis- chromatin environment on prime editing efficiency. Using a newly developed and highly sensitive method for mapping the genomic locations of a randomly integrated “sensor”, we identify specific epigenetic features that strongly correlate with the highly variable efficiency of prime editing across different genomic locations. Next, to assess the interaction of trans -acting factors with the cis -chromatin environment, we develop and apply a pooled genetic screening approach with which the impact of knocking down various DNA repair factors on prime editing efficiency can be stratified by cis -chromatin context. Finally, we demonstrate that we can dramatically modulate the efficiency of prime editing through epigenome editing, i.e. altering chromatin state in a locus-specific manner in order to increase or decrease the efficiency of prime editing at a target site. Looking forward, we envision that the insights and tools described here will broaden the range of both basic research and therapeutic contexts in which prime editing is useful.
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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 ».