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Enregistrement W4406236145 · doi:10.1101/2025.01.09.632232

A comparative evaluation of CRISPR-Cas9 allele editing systems in <i>Candida auris</i> : challenging research in a challenging bug

2025· preprint· en· W4406236145 sur OpenAlexaff
Dimitrios Sofras, Hans Carolus, Ana Subotić, Celia Lobo Romero, Craig L. Ennis, Aaron D. Hernday, Clarissa J. Nobile, Patrick Van Dijck

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthVlaamse regeringJoint Programming Initiative on Antimicrobial ResistanceKU LeuvenFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésCRISPRCandida aurisGenome editingBiologyAlleleGeneticsComputational biologyAntifungalMicrobiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Candida auris is an emergent fungal pathogen of significant interest for molecular research because of its unique nosocomial persistence, high stress tolerance and common multidrug resistance. To investigate the molecular mechanisms of these or other phenotypes, a handful of CRISPR-Cas9 based allele editing tools have been optimized for C. auris . Nonetheless, allele editing in this species remains a significant challenge, and different systems have different advantages and disadvantages. In this work, we compare four systems to introduce the genetic elements necessary for the production of Cas9 and the guide RNA molecule in the genome of C. auris, replacing the ENO1 , LEU2 and HIS1 loci respectively, while the fourth system makes use of an episomal plasmid. We observed that the editing efficiency of all four systems was significantly different and strain dependent. Alarmingly, we did not detect correct integration of linear CRISPR cassette constructs in integration-based systems, in over 4,900 screened transformants. Still, all transformants, whether correctly edited or not, grew on selective nourseothricin media, suggesting common random ectopic integration of the CRISPR cassette. Although the plasmid-based system showed a low transformation success compared to the other systems, it has the highest editing efficiency with 41.9% correct transformants on average. In an attempt to improve editing efficiencies of integration-based systems by silencing the non-homologous end joining (NHEJ) DNA repair pathway, we deleted two main NHEJ factors, KU70 and LIG4 . However, no improved editing or targeting efficiencies were detected in ku7011, lig411, or ku7011/lig411 backgrounds. Our research highlights important challenges in precise genome editing of C. auris and sheds light on the advantages and limitations of several methods with the aim to guide scientists in selecting the most appropriate tool for molecular work in this enigmatic fungal pathogen. Author summary Candida auris is a rapidly emerging fungal pathogen that poses serious challenges to global healthcare. Understanding the genetic mechanisms that underlie its nosocomial persistence, virulence, multidrug resistance and other traits is essential for developing new treatments and preventing the spread and burden of C. auris infections. However, precise genetic manipulation in C. auris has proven difficult due to inefficient genome editing tools. This study compares four different CRISPR-based allele editing systems in C. auris , identifying their strengths and limitations. The findings provide crucial insights into selecting the best tools for genetic research in C. auris , guiding future efforts to combat this formidable pathogen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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