Efficient DNA- and virus-free engineering of cellular transcriptomic states using dCas9 ribonucleoprotein (dRNP) complexes
Notice bibliographique
Résumé
For genome editing, the use of CRISPR ribonucleoprotein (RNP) complexes is well established and often the superior choice over plasmid-based or viral strategies. RNPs containing dCas9 fusion proteins, which enable the targeted manipulation of transcriptomes and epigenomes, remain significantly less accessible. Here, we describe the production, delivery, and optimization of second generation CRISPRa RNPs (dRNPs). We characterize the transcriptional and cellular consequences of dRNP treatments in a variety of human target cells and show that the uptake is very efficient. The targeted activation of genes demonstrates remarkable potency, even for genes that are strongly silenced, such as developmental master transcription factors. In contrast to DNA-based CRISPRa strategies, gene activation is immediate and characterized by a sharp temporal precision. We also show that dRNPs allow very high-target multiplexing, enabling undiminished gene activation of multiple genes simultaneously. Applying these insights, we find that intensive target multiplexing at single promoters synergistically elevates gene transcription. Finally, we demonstrate in human stem and differentiated cells that the preferable features of dRNPs allow to instruct and convert cell fates efficiently without the need for DNA delivery or viral vectors.
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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 | 0,001 | 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 ».