Disrupting Protein Expression with Double-Clicked sgRNA–Cas9 Complexes: A Modular Approach to CRISPR Gene Editing
Notice bibliographique
Résumé
CRISPR-Cas9 is currently the most versatile technique to perform gene editing in living organisms. In this approach, the Cas9 endonuclease is guided toward its DNA target sequence by the guide RNA (gRNA). Chemical synthesis of a functional single gRNA (sgRNA) is nontrivial because of the length of the RNA strand. Recently we demonstrated that a sgRNA can be stitched together from three smaller fragments through a copper-catalyzed azide–alkyne cycloaddition, making the process highly modular. Here we further advance this approach by leveraging this modulator platform by incorporating chemically modified nucleotides at both ends of the modular sgRNA to increase resistance against ribonucleases. Modified nucleotides consisted of a 2′- O -Me group and a phosphorothioate backbone in varying number at both the 5′- and 3′-ends of the sgRNA. It was observed that three modified nucleotides at both ends of the sgRNA significantly increased the success of Cas9 in knocking out a gene of interest. Using these chemically stabilized sgRNAs facilitates multigene editing at the protein level, as demonstrated by successful knockout of both Siglec-3 and Siglec-7 using two fluorophores in conjunction with fluorescence-activated cell sorting. These results demonstrate the versatility of this modular platform for assembling sgRNAs from small, chemically modified strands to simultaneously disrupt the gene expression of two proteins.
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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 ».