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Enregistrement W4392391188 · doi:10.1016/j.omtm.2024.101227

Manufacturing DNA in E. coli yields higher-fidelity DNA than in vitro enzymatic synthesis

2024· article· en· W4392391188 sur OpenAlexafffund
Steven J. Hersch, Siddarth Chandrasekaran, Jamie Lam, Nafiseh Nafissi, Roderick Slavcev

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Methods & Clinical Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensUniversity of WaterlooBlutip (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDNAFidelityEnzymeDNA replicationReplication (statistics)Computational biologyChemistryBiologyBiochemistryComputer scienceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biotechnologies such as gene therapy have brought DNA vectors to the forefront of pharmaceuticals. The quality of starting material plays a pivotal role in determining final product quality. Here, we examined the fidelity of DNA replication using enzymatic methods ( in vitro ) compared to plasmid DNA produced in vivo in E. coli . Next-generation sequencing approaches rely on in vitro polymerases, which have inherent limitations in sensitivity. To address this challenge, we introduce a novel assay based on loss-of-function (LOF) mutations in the conditionally toxic sacB gene. Our findings show that DNA production in E. coli results in significantly fewer LOF mutations (80- to 3,000-fold less) compared to enzymatic DNA replication methods such as polymerase chain reaction (PCR) and rolling circle amplification (RCA). These results suggest that using DNA produced by PCR or RCA may introduce a substantial number of mutation impurities, potentially affecting the quality and yield of final pharmaceutical products. Our study underscores that DNA synthesized in vitro has a significantly higher mutation rate than DNA produced traditionally in E. coli . Therefore, utilizing in vitro enzymatically produced DNA in biotechnology and biomanufacturing may entail considerable fidelity-related risks, while using DNA starting material derived from E. coli substantially mitigates this risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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