A protocol for the detection of precision genome editing in human cells using One-pot DTECT
Notice bibliographique
Résumé
Prime editing is a highly versatile CRISPR-based genome editing technology that allows for the precise installation of desired genetic variants. This protocol describes how to use One-pot DTECT to assess prime editing efficiency in human cells. Key steps include conducting prime editing, extracting genomic DNA, performing AcuI-tagging PCR, capturing genetic signatures, and detecting captured signatures through qualitative, quantitative, and visual methods. One-pot DTECT enables same-day detection of targeted genetic signatures introduced by precision genome editing technologies using off-the-shelf reagents. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Baudrier et al. 1 • Perform prime editing in human cells • Prepare a homemade One-pot DTECT kit combining multiple enzymes • Conduct AcuI-tagging PCRs to amplify and tag targeted genetic signatures • Detect prime editing signatures using quantitative, qualitative, and visual detection Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Prime editing is a highly versatile CRISPR-based genome editing technology that allows for the precise installation of desired genetic variants. This protocol describes how to use One-pot DTECT to assess prime editing efficiency in human cells. Key steps include conducting prime editing, extracting genomic DNA, performing AcuI-tagging PCR, capturing genetic signatures, and detecting captured signatures through qualitative, quantitative, and visual methods. One-pot DTECT enables same-day detection of targeted genetic signatures introduced by precision genome editing technologies using off-the-shelf reagents.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,044 |
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 ».