Fusions of catalytically inactive RusA to FokI nuclease coupled with PNA enable programable site-specific double-stranded DNA breaks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Programmable site-specific nucleases have revolutionized the genome editing. However, these systems still face challenges such as guide dependency, delivery issues, and off-target effects. Harnessing the natural functions of structure-guided nucleases offer promising alternatives for generating site-specific double-strand DNA breaks. Yet, structure-guided nucleases require precise reaction conditions and validation for in-vivo applicability. To address these limitations, we developed the P NA- C oupled F okI-(d) R us A ( PC-FIRA ) system. PC-FIRA combines the sequence-specific binding ability of peptide nucleic acids (PNAs) with the catalytic efficiency of FokI nuclease fused to a structurally-guided inactive RusA resolvase (FokI-(d)RusA). This system allows for precise double-strand DNA breaks without the constraints of existing site-specific nuclease and structure-guided nucleases. Through in vitro optimizations, we achieved high target specificity and cleavage efficiency. This included adjusting incubation temperature, buffer composition, ion concentration, and cleavage timing. Diverse DNA structures, such as Holliday Junctions, linear, and circular DNA, were tested demonstrating the potential activity on different target forms. Further investigation has revealed the PC-FIRA system capacity for facilitating the precise deletion of large DNA fragments. This can be useful in cloning, large-fragment DNA assembly, and genome engineering, with promising applications in biotechnology, medicine, agriculture, and synthetic biology.
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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 | 0,001 |
| 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 ».