How can gene editing of human pluripotent stem cells help understand the effect of genetics on respiratory diseases?
Notice bibliographique
Résumé
Advances in functional genomics are leading the expansion of our knowledge on the role of genetics in respiratory conditions. However, we still need classical genetics to ultimately confirm the role of specific genes in disease. Current approaches to identify gene's roles are either not representative of the disease phenotype or highly time consuming, thus, not feasible in many cases. We aimed to develop an efficient method to genetically manipulate human pluripotent stem cells (hPSCs), which followed by tissue specific differentiation, would speed up the process of generating mutation customised disease relevant tissue specific platforms to complete our understanding of the role of genetics in lung diseases. Using cystic fibrosis (CF) as an example of monogenic disease and exploring hPSC culture conditions and manipulation, we introduced the most common CF mutation, ΔF508, into the CFTR gene, using TALENs into hPSCs. We also corrected the W1282X mutation using CRISPR-Cas9 in human-induced PSCs. This simple method achieved heterozygous and homozygous gene-edited hPSCs with ≤10% efficiency in 3–6 weeks, instead of months. The developed method offers the solution to generate patient derived or mutation customised models derived from hPSCs in a timely manner to assess the function of genes identified by functional genomic approaches. Better integrating gene editing technologies of hPSCs as ultimate step to validate disease associated genes will increase our understanding of genetic determinants of disease development early and later in life, will accelerate the identification of new drug targets and will help increasing translational science applications.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».