Protocol for the efficient and inducible generation of CRISPR-Cas9-edited human cortical neurons from the iCas9-iNgn2 hPSCs
Notice bibliographique
Résumé
Generation of CRISPR-Cas9-edited cortical neurons from human pluripotent stem cells (hPSCs) enables the study of gene functions and neural disease mechanisms. Here, we present a protocol for developing iCas9-iNgn2 hPSC, an inducible cell line that allows the simultaneous induction of the neuralizing transcription factor Ngn2 and the Cas9 nuclease to rapidly generate edited human cortical neurons. We describe the steps of the protocol from transducing iCas9-iNgn2 with guide RNA-containing lentivirus to producing edited cortical neurons in about 2 weeks. For complete details on the use and execution of this protocol, please refer to Dhaliwal et al. 1 • iCas9-iNgn2 hPSCs allow the simultaneous induction of Cas9 and Ngn2 expression • Steps for the generation of sgRNA-containing lentivirus for iCas9-iNgn2 transduction • Techniques for the transduction, selection, and induction of iCas9-iNgn2 • Functional validation to assess neuronal differentiation and gene-editing efficiency Publisher’s note: Undertaking any experimental protocol requires adherence to local institutional guidelines for laboratory safety and ethics. Generation of CRISPR-Cas9-edited cortical neurons from human pluripotent stem cells (hPSCs) enables the study of gene functions and neural disease mechanisms. Here, we present a protocol for developing iCas9-iNgn2 hPSC, an inducible cell line that allows the simultaneous induction of the neuralizing transcription factor Ngn2 and the Cas9 nuclease to rapidly generate edited human cortical neurons. We describe the steps of the protocol from transducing iCas9-iNgn2 with guide RNA-containing lentivirus to producing edited cortical neurons in about 2 weeks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».