A Cell-Based Optimised Approach for Rapid and Efficient Gene Editing of Human Pluripotent Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Introducing or correcting disease-causing mutations through genome editing in human pluripotent stem cells (hPSCs) followed by tissue-specific differentiation provide sustainable models of multiorgan diseases, such as cystic fibrosis (CF). However, low editing efficiency resulting in extended cell culture periods and the use of specialised equipment for fluorescence activated cell sorting (FACS) make hPSC genome editing still challenging. We aimed to investigate whether a combination of cell cycle synchronisation, single-stranded oligodeoxyribonucleotides, transient selection, manual clonal isolation, and rapid screening can improve the generation of correctly modified hPSCs. Here, we introduced the most common CF mutation, ΔF508, into the CFTR gene, using TALENs into hPSCs, and corrected the W1282X mutation using CRISPR-Cas9, in human-induced PSCs. This relatively simple method achieved up to 10% efficiency without the need for FACS, generating heterozygous and homozygous gene edited hPSCs within 3–6 weeks in order to understand genetic determinants of disease and precision medicine.
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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 | 0,001 | 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 ».