A multiplex, prime editing framework for identifying drug resistance variants at scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CRISPR-based genome editing has revolutionized functional genomics, enabling screens in which thousands of perturbations of either gene expression or primary genome sequence can be competitively assayed in single experiments. However, for libraries of specific mutations, a challenge of CRISPR-based screening methods such as saturation genome editing is that only one region ( e.g. one exon) can be studied per experiment. Here we describe prime-SGE (“prime saturation genome editing”), a new framework based on prime editing, in which libraries of specific mutations can be installed into genes throughout the genome and functionally assessed in a single, multiplex experiment. Prime-SGE is based on quantifying the abundance of prime editing guide RNAs (pegRNAs) in the context of a functional selection, rather than quantifying the mutations themselves. We apply prime-SGE to assay thousands of single nucleotide changes in eight oncogenes for their ability to confer drug resistance to three EGFR tyrosine kinase inhibitors. Although currently restricted to positive selection screens by the limited efficiency of prime editing, our strategy opens the door to the possibility of functionally assaying vast numbers of precise mutations at locations throughout the genome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».