Targeted loss of heterozygosity in <i>Candida albicans</i> using CRISPR-Cas9 reveals the functional impact of allelic variation
Notice bibliographique
Résumé
The diploid genome of the fungal pathogen Candida albicans is highly heterozygous, with most allele pairs diverging at either the coding or regulatory level. When faced with selection pressure like antifungal exposure, this hidden genetic diversity can provide a reservoir of adaptive mutations through loss of heterozygosity (LOH) events. Validating the potential phenotypic impact of LOH events observed in clinical or experimentally evolved strains can be difficult due to the challenge of precisely targeting one allele over the other. Here, we show that a CRISPR-Cas9 system can be used to overcome this challenge. By designing allele-specific guide RNA sequences, we can induce targeted, directed LOH events, which we validate by whole-genome long-read sequencing. Using this approach, we efficiently recapitulate a recently described LOH event that increases resistance to the antifungal fluconazole. Additionally, we find that the recombination tracts of these induced LOH events have similar lengths to those observed naturally. To facilitate future use of this method, we provide a database of allele-specific sgRNA sequences for Cas9 that provide near genome-wide coverage of heterozygous sites through either direct or indirect targeting. This approach will be useful in probing the adaptive role of LOH events in this important human pathogen.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».