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Enregistrement W4406708239 · doi:10.1021/acs.analchem.4c05304

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)

2025· article· en· W4406708239 sur OpenAlexaff
Yue Su, Bo Zhao, Liang Zhang, Biao Shen, Chunguang Guo, Hui Xiao, Ning Li

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyMass spectrometryEndonucleaseIon-mobility spectrometryResidue (chemistry)Liquid chromatography–mass spectrometryIonResolution (logic)Analytical Chemistry (journal)EnzymeBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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