Developing a multi-modular assembled prime editing (mPE) system improved precise multi-base insertion efficiency in dicots
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Prime Editing (PE) system is a precise and versatile genome editing tool with great potential in plant breeding and plant synthetic biology. However, low PE efficiency severely restricts its application, especially in dicots. PE can introduce small tags to trace target protein or cis-element to regulate gene transcription which is an expertise superior to other gene editing tools. Owing to low efficiency, PE adaption in stably transformed Arabidopsis is lacking. OBJECTIVES: This study aimed to investigate the issue of low PE efficiency in dicots and develop systematic solutions to improve it. Currently, PE in dicots is undetectable and inconsistent, and this study seeks to address it. Split PE into several parts showed better performance in some target sites in mammal cells. We plan to discover the optimal split PE combination in dicot. METHODS: We conducted large-scale transformation experiments in dicot model plants Arabidopsis thaliana (At) and Nicotiana benthamiana (Nb) by Agrobacterium-mediated transformation with deep amplicon sequencing (0.2-0.5 million clean total reads). RESULTS: The editing efficiency decreased upon using a fused reverse transcriptase (RT) or an extended pegRNA separately and further decreased dramatically when these were used together. With the help of the pol II strategy to express PE gRNA (pegRNA), we named the most effective split PE combination as a multi-modular assembled prime editing system (mPE). mPE exhibited improved precise editing efficiency on most gene sites with various editing types, ranging from 1.3-fold to 1288.5-fold and achieved PE on some sites that could not be edited by original PE2. Especially, mPE showed superiority for multi-base insertion with an average improvement of 197.9-fold. CONCLUSION: The original PE architecture strongly inhibited the cleavage activity of Cas9. Split PE improved PE efficiency extensively and was in favor of introducing small insertions in dicot plants, indicating that different PE variants might have their own expertise.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».