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Enregistrement W4407058584 · doi:10.1016/j.omtn.2025.102472

Enhanced HDR-mediated correction of heterozygous COL7A1 mutations for recessive dystrophic epidermolysis bullosa

2025· article· en· W4407058584 sur OpenAlexaff
John Hunt, Alex du Rand, Daniel J. Verdon, Leah Clemance, Evert Jan Loef, Chloe Malhi, Ben Buttle, Yale S. Michaels, Jonathan A. Garlick, P. Rod Dunbar, Diana Purvis, Vaughan Feisst, Hilary M. Sheppard

Notice bibliographique

RevueMolecular Therapy — Nucleic Acids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare ManitobaUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesUniversity of AucklandMaurice Wilkins Centre for Molecular BiodiscoveryAuckland Medical Research Foundation
Mots-clésEpidermolysis bullosa dystrophicaGeneticsMutationEpidermolysis bullosaCompound heterozygosityDermatologyBiologyMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mutations not previously targeted by existing gene therapies. Editing was achieved using Cas9-nuclease ribonucleoproteins with short single-stranded DNA donor templates, and outcomes were assessed with an Oxford Nanopore Technology sequencing analysis pipeline. We demonstrate precise genomic HDR rates of up to 75% of alleles in primary RDEB keratinocytes and 32% in fibroblasts. This approach restored collagen VII expression in up to 80% of keratinocytes within a bulk-edited population and resulted in correct collagen VII deposition in a 3D skin model. Additionally, at one locus we show that a dual Cas9-nickase strategy is less effective than Cas9-nuclease and prone to large on-target deletions. Our results demonstrate a significant advancement in the efficiency and consistency of HDR editing, potentially paving the way for more effective personalized gene therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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