TIGER: A tdTomato in vivo genome-editing reporter mouse for investigating precision-editor delivery approaches
Notice bibliographique
Résumé
In vivo genome editing has the potential to address many inherited and environmental disorders. However, a major hurdle for the clinical translation of genome editing is safe, efficient delivery to disease-relevant tissues. A modality-agnostic reporter animal model that facilitates rapid, precise, and quantifiable assessment of functional delivery and editing could greatly enhance the evaluation and translation of delivery technologies. Here, we present the development of the tdTomato in vivo genome-editing reporter (TIGER) mouse, a reporter strain that harbors an integrated and constitutively expressed mutated tdTomato gene in the Polr2a locus. The mutations (Q115X, Q357X) abolish fluorescence, but successful adenine base editing (ABE) or prime editing (PE) restores tdTomato fluorescence. This mouse model facilitates the tissue- and cell type–specific assessment of genome editing agent delivery. We describe several editing strategies validated in vitro and demonstrate efficient ABE and PE in vivo using viral and nonviral delivery vectors targeting four cell types within the mouse eye: the retinal pigment epithelium, photoreceptors, Müller glia, and the trabecular meshwork. We show direct editing characterization in the ocular tissues via in vivo and ex vivo two-photon confocal microscopy and verify the spectral and fluorescence lifetime properties of tdTomato reporter in other mouse tissues. Additionally, we demonstrate successful adeno-associated virus (AAV)-mediated PE of extraocular tissues, including hepatocytes, skeletal muscle, and brain neurons by intravenous injection. Thus, the TIGER mouse facilitates the direct development, comparison, and optimization of delivery platforms for efficient and productive ABE or PE broadly applicable in vivo across multiple tissues tested in this study.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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.
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 ».