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Enregistrement W4410546428 · doi:10.1038/s41587-025-02649-1

A multi-kingdom genetic barcoding system for precise clone isolation

2025· article· en· W4410546428 sur OpenAlexafffund
Soh Ishiguro, Kana Ishida, Rina C. Sakata, Minori Ichiraku, Ren Takimoto, Rina Yogo, Yusuke Kijima, Hideto Mori, Mamoru Tanaka, S. B. King, Shoko Tarumoto, Taro Tsujimura, Omar Bashth, Nanami Masuyama, Arman Adel, Hiromi Toyoshima, M. Seki, Ju Hee Oh, Anne‐Sophie Archambault, Keiji Nishida, Akihiko Kondo, Satoru Kuhara, Hiroyuki Aburatani, Ramon I. Klein Geltink, Takuya Yamamoto, Nika Shakiba, Yasuhiro Takashima, Nozomu Yachie

Notice bibliographique

RevueNature Biotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchJapan Science and Technology AgencyJapan Student Services OrganizationSecom Science and Technology FoundationJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNew Energy and Industrial Technology Development OrganizationMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyTakeda Science FoundationAllen FoundationMichael Smith Health Research BCJapan Society for the Promotion of Science LondonJapan Agency for Medical Research and DevelopmentCanada Foundation for Innovation
Mots-clésclone (Java method)Isolation (microbiology)DNA barcodingBiologyEvolutionary biologyComputational biologyGeneticsGeneBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-tagging strategies with DNA barcodes have enabled the analysis of clone size dynamics and clone-restricted transcriptomic landscapes in heterogeneous populations. However, isolating a target clone that displays a specific phenotype from a complex population remains challenging. Here we present a multi-kingdom genetic barcoding system, CloneSelect, which enables a target cell clone to be triggered to express a reporter gene for isolation through barcode-specific CRISPR base editing. In CloneSelect, cells are first stably tagged with DNA barcodes and propagated so that their subpopulation can be subjected to a given experiment. A clone that shows a phenotype or genotype of interest at a given time can then be isolated from the initial or subsequent cell pools stored during the experiment using CRISPR base editing. CloneSelect is scalable and compatible with single-cell RNA sequencing. We demonstrate the versatility of CloneSelect in human embryonic kidney 293T cells, mouse embryonic stem cells, human pluripotent stem cells, yeast cells and bacterial cells.

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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,903

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 recherche0,0010,000
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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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