Characterization of Rationally Designed CRISPR/Cas9-Based DNA Methyltransferases with Distinct Methyltransferase and Gene Silencing Activities in Human Cell Lines and Primary Human T Cells
Notice bibliographique
Résumé
Nuclease-deactivated Cas (dCas) proteins can be used to recruit epigenetic effectors, and this class of epigenetic editing technologies has revolutionized the ability to synthetically control the mammalian epigenome and transcriptome. DNA methylation is one of the most important and well-characterized epigenetic modifications in mammals, and while many different forms of dCas-based DNA methyltransferases (dCas-DNMTs) have been developed for programmable DNA methylation, these tools are frequently poorly tolerated and/or lowly expressed in mammalian cell types. Further, the use of dCas-DNMTs has largely been restricted to cell lines, which limits mechanistic insights in karyotypically normal contexts and hampers translational utility in the longer term. Here, we extend previous insights into the rational design of the catalytic core of the mammalian DNMT3A methyltransferase and test three dCas9-DNMT3A/3L variants across different human cell lines and in primary donor-derived human T cells. We find that mutations within the catalytic core of DNMT3A stabilize the expression of dCas9-DNMT3A/3L fusion proteins in Jurkat T cells without sacrificing DNA methylation or gene-silencing performance. We also show that these rationally engineered mutations in DNMT3A alter DNA methylation profiles at loci targeted with dCas9-DNMT3A/3L in cell lines and donor-derived human T cells. Finally, we leverage the transcriptionally repressive effects of dCas9-DNMT3A/3L variants to functionally link the expression of a key immunomodulatory transcription factor to cytokine secretion in donor-derived T cells. Overall, our work expands the synthetic biology toolkit for epigenetic editing and provides a roadmap for the use of engineered dCas-based DNMTs in primary mammalian cell types.
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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 ».