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Enregistrement W4409031076 · doi:10.3389/fgeed.2025.1565297

Cas9 endonuclease: a molecular tool for in vitro cloning and CRISPR edit detection

2025· article· en· W4409031076 sur OpenAlexafffund
Xingliang Ma, Dhouha Kthiri, Manpartik S. Gill, Curtis Pozniak, Sateesh Kagale

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genome Editing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of CalgaryUniversity of SaskatchewanSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesSaskatchewan Wheat Development CommissionGenome PrairieAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Grains Research FoundationGenome CanadaAlberta Wheat CommissionMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésCRISPREndonucleaseComputational biologyCloning (programming)Cas9BiologyGeneticsGenome editingMolecular biologyDNAComputer scienceGeneProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large genetic engineering constructs often face limitations in DNA element addition or replacement due to lack of unique endonuclease recognition sites. Traditional restriction resistance methods can identify CRISPR-induced mutants efficiently, but CRISPR target sites rarely contain suitable restriction motifs. Here, we demonstrate the use of SpCas9 combined with custom synthesised sgRNAs to linearize large plasmid constructs, enabling DNA element incorporation via seamless cloning methods. Additionally, SpCas9 and custom sgRNAs were used to digest target gene amplicons for effective genotyping of CRISPR-edited mutants, allowing us to distinguish between wild-type, heterozygous, and biallelic variants. This approach provides a straightforward, highly flexible method for modifying large plasmid constructs and screening CRISPR-induced edits.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,244 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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