Multi-gene duplication removal in an engineered human cellular MECP2 duplication syndrome model with an IRAK1-MECP2 duplication
Notice bibliographique
Résumé
Recent progress in genome editing technologies has catalyzed the generation of sophisticated cell models; however, the precise modeling of copy-number variation (CNV) diseases remains a significant challenge despite their substantial prevalence in the human population. To overcome this barrier, we have explored the utility of HAP1 cells for the accurate modeling of disease genomes with large structural variants. As an example, this study details the strategy to generate a novel cell line that serves as a model for the neurological disorder methyl CpG binding protein 2 (MECP2) duplication syndrome (MDS), featuring the critical duplication of both the MECP2 and IRAK1 genes. This model faithfully recapitulates MDS genomic rearrangement, allowing for the mechanistic study of gene overexpression and the development of therapeutic interventions. Employing a single-guide RNA (gRNA) CRISPR-Cas9 strategy, we successfully excised the duplicated genomic segment, notably halving both MECP2 and IRAK1 expression levels. The evidence establishes our model as a crucial tool for research into MDS. Furthermore, the outlined workflow is readily adaptable to model other CNV disorders and subsequently test genomic and pharmacological interventions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».