Comparable analysis of multiple DNA double-strand break repair pathways in CRISPR-mediated endogenous tagging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CRISPR-mediated endogenous tagging, utilizing the homology-directed repair (HDR) of DNA double-strand breaks (DSBs) with exogenously incorporated donor DNA, is a powerful tool in biological research. Inhibition of the non-homologous end joining (NHEJ) pathway has been proposed as a promising strategy for improving the low efficiency of accurate knock-in via the HDR pathway. However, the influence of alternative DSB repair pathways on gene knock-in remains to be fully explored. In this study, our long-read amplicon sequencing analysis reveals various patterns of imprecise repair in CRISPR/Cas-mediated knock-in, even under conditions where NHEJ is inhibited. Suppression of the microhomology-mediated end joining (MMEJ) or the single strand annealing (SSA) repair mechanisms leads to a reduction in distinct patterns of imprecise repair, thereby elevating the efficiency of accurate knock-in. Furthermore, a novel reporter system shows that the SSA pathway contributes to a specific pattern of imprecise repair, known as asymmetric HDR. Collectively, our study uncovers the involvement of multiple DSB repair pathways in CRISPR/Cas-mediated gene knock-in and proposes alternative approaches to enhance the efficiency of precise gene knock-in.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».