Quantitative Analysis of Phosphorothioate Isomers in CRISPR sgRNA at Single-Residue Resolution Using Endonuclease Digestion Coupled with Liquid Chromatography Cyclic Ion Mobility Mass Spectrometry (LC/cIMS)
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorothioate (PS) modifications in single-guided RNA (sgRNA) are crucial for genome editing applications using the CRISPR/Cas9 system. These modifications may enhance sgRNA stability, pharmacokinetics, and binding to targets, thereby facilitating the desired genetic alterations. Incorporating multiple PS groups at varying positions may introduce chiral centers into the sgRNA backbone, resulting in a complex mixture of constitutional- and stereoisomers that challenges current analytical capabilities for reliable identification and quantification. In this study, we developed an innovative methodology that combines endonuclease digestion of sgRNA with ion pairing reversed-phase liquid chromatography coupled with cyclic ion mobility mass spectrometry (IPRP-LC/cIMS) to fully distinguish PS-induced isomers in a complex mixture. The relative abundance of each isomer was quantified using a two-step method, wherein the ion abundance was sequentially extracted from an LC/MS ion chromatogram and LC/cIMS two-dimensional ion mobiligram. This quantification method was thoroughly evaluated, demonstrating excellent sensitivity, precision, dynamic range, repeatability, and accuracy. In addition, this method enables the investigation of the kinetics of forming PS to phosphodiester (PO) impurities in sgRNA under oxidative stress conditions, offering unprecedented insights into PS stability at a single-residue resolution. In this context, this method highlights the in-depth characterization of PS, demonstrating its capability to support biomedical research, development, and production of sgRNA products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».