Debugging and consolidating multiple synthetic chromosomes reveals combinatorial genetic interactions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Sc2.0 project is building a eukaryotic synthetic genome from scratch, incorporating thousands of designer features. A major milestone has been achieved with the assembly of all individual Sc2.0 chromosomes. Here, we describe the consolidation of multiple synthetic chromosomes using endoreduplication intercross to generate a strain with 6.5 synthetic chromosomes. Genome-wide chromosome conformation capture and long-read direct RNA sequencing were performed on this strain to evaluate the effects of designer modifications, such as loxPsym site insertion, tRNA relocation, and intron deletion, on 3D chromosome organization and transcript isoform profiles. To precisely map “bugs”, we developed a method, CRISPR Directed Biallelic URA3 -assisted Genome Scan, or “CRISPR D-BUGS”, exploiting directed mitotic recombination in heterozygous diploids. Using this method, we first fine-mapped a synII defect resulting from two loxPsym sites in the 3’ UTR of SHM1 . This approach was also used to map a combinatorial bug associated with synIII and synX , revealing a highly unexpected genetic interaction that links transcriptional regulation, inositol metabolism and tRNA Ser CGA abundance. “Starvation” for tRNA Ser CGA leads to insufficient levels of the key positive inositol biosynthesis regulator, Swi3 , which contains tandem UCG codons. Finally, to expedite consolidation, we employed a new method, chromosome swapping, to incorporate the largest chromosome ( synIV ), thereby consolidating more than half of the Sc2.0 genome in a single strain.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».