Spatial genomics of AAVs reveals mechanism of transcriptional crosstalk that enables targeted delivery of large genetic cargo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrating cell type-specific regulatory elements (e.g. enhancers) with recombinant adeno-associated viruses (AAVs) can provide broad and efficient genetic access to specific cell types. However, the packaging capacity of AAVs restricts the size of both the enhancers and the cargo that can be delivered. Transcriptional crosstalk offers a novel paradigm for cell type-specific expression of large cargo, by separating distally-acting regulatory elements into a second AAV genome. Here, we identify and profile transcriptional crosstalk in AAV genomes carrying 11 different enhancers active in mouse brain. To understand transcriptional crosstalk, we develop spatial genomics methods to identify and localize AAV genomes and their concatemeric forms in cultured cells and in tissue. Using these methods, we construct detailed views of the dynamics of AAV transduction and demonstrate that transcriptional crosstalk is dependent upon concatemer formation. Finally, we leverage transcriptional crosstalk to drive expression of a large Cas9 cargo in a cell type-specific manner with systemically-administered engineered AAVs and demonstrate AAV-delivered, minimally-invasive, cell type-specific gene editing in wildtype animals that recapitulates known disease phenotypes. Highlights Transcriptional crosstalk between enhancers and promoters delivered in trans by AAVs is a generalized phenomenon. Spatial genomics techniques, AAV-Zombie and SpECTr, reveal that AAV genome concatemerization facilitates transcriptional crosstalk. Transcriptional crosstalk can be leveraged for minimally-invasive, targeted AAV delivery of large cargo, including machinery for CRISPR-based gene editing and manipulation. Transcriptional crosstalk enables cell-type specific gene disruption in wildtype animals, recapitulating behavioural phenotypes of genetic knockouts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».