Limitations of Dual-Single Guide RNA CRISPR Strategies for the Treatment of Central Nervous System Genetic Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a fatal neurodegenerative disorder caused by a toxic gain-of-function CAG expansion in the first exon of the huntingtin (HTT) gene. The monogenic nature of HD makes mutant HTT (mHTT) inactivation a promising therapeutic strategy. Single nucleotide polymorphisms frequently associated with CAG expansion have been explored to selectively inactivate mHTT allele using the CRISPR/Cas9 system. One of such allele-selective approaches consists of excising a region flanking the first exon of mHTT by inducing simultaneous double-strand breaks at upstream and downstream positions of the mHTT exon 1. The removal of the first exon of mHTT deletes the CAG expansion and important transcription regulatory sites, leading to mHTT inactivation. However, the frequency of deletion events is yet to be quantified either in vitro or in vivo. Here, we developed accurate quantitative digital polymerase chain reaction-based assays to assess HTT exon 1 deletion in vitro and in fully humanized HU97/18 mice. Our results demonstrate that dual-single guide RNA (sgRNA) strategies are efficient and that 67% of HTT editing events are leading to exon 1 deletion in HEK293T cells. In contrast, these sgRNA actively cleaved HTT in HU97/18 mice, but most editing events do not lead to exon 1 deletion (10% exon 1 deletion). We also showed that the in vivo editing pattern is not affected by CAG expansion but may potentially be due to the presence of multiple copies of wildtype (wt)/mHTT genes HU97/18 mice as well as the slow kinetics of AAV-mediated CRISPR/Cas9 delivery.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».