A primary ciliary dyskinesia in vitro model using CRISPR-edited clonal primary epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Background: Primary ciliary dyskinesia (PCD) is a rare autosomal recessive disorder. Mutations in ciliary genes lead to dyskinetic or static cilia, resulting in poor mucociliary clearance, recurrent infection, and progressive lung damage. Existing models for PCD are constrained by the scarcity of patient biopsies and the limited proliferative capacity of primary airway epithelial cells in vitro. Aim: To create an isogenic in vitro PCD model using CRISPR editing of the ciliary gene DNAI2 and clonal expansion of primary human nasal epithelial cells (HNECs). Method: CRISPR/Cas9 was delivered to HNECs as an RNP complex using a Lonza 4D Nucleofector. After a 48-hour incubation, HNECs were clonally sorted into 96-well plates with 3T3-J2 feeders in epithelial cell culture medium, with an additional small molecule inhibitor (Compound E, to be revealed at the meeting). Clones were expanded and editing was confirmed with Sanger sequencing and low-pass whole-genome sequencing. DNAI2 knockout clones were differentiated, processed for electron microscopy and functionally characterised in air-liquid interface (ALI) cultures. Results: 27% of basal cells grew as clones in 96-well plates (n=7 replicates). Clonal cultures retained their differentiation capacity, forming ciliated epithelium at ALI. Transepithelial electrical resistance (TEER) was comparable to non-clonal ALI cultures. DNAI2-knockout was present in 60% of clonal cultures, and a complete static cilia phenotype was observed in these clones using high-speed video microscopy. Conclusion: Incorporating compound E into airway basal cell culture facilitates clonal growth of HNECs, advancing in vitro modelling of rare respiratory diseases such as PCD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».