Using CRISPR-Cas9 to Generate Isogenic Controls from DCMA Patient-Derived Induced Pluripotent Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Dilated cardiomyopathy with ataxia syndrome (DCMA) is an autosomal recessive disease frequently characterized by heart failure in early childhood. Although globally rare, DCMA is common in the Hutterites of southern Alberta who represent the largest collection of patients in the world. Alberta Children’s Hospital investigators previously identified a single intronic G>C mutation in the poorly characterized gene DNAJC19 as being responsible for DCMA. In collaboration with Stanford University, we have generated induced pluripotent stem cell (iPSCs) from DCMA patient peripheral blood mononuclear cells. Differentiating iPSCs into beating cardiomyocytes (iPSC-CMs) creates a disease-, patient-, and tissue-specific in vitro model of DCMA. However, our current model system has limitations due to lack of appropriately matched controls. This thesis aimed to create isogenic controls from our patient-derived iPSCs using the clusters of regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) and CRISPR-associated endonuclease 9 (Cas9) system. We hypothesized that repairing the G>C mutation in DNAJC19 of our patient iPSCs will produce iPSC-CMs with a phenotype comparable to healthy controls and introducing the G>C mutation into DNAJC19 of healthy iPSCs will produce iPSC-CMs with a DCMA phenotype. Although isogenic controls have yet to be derived, this thesis outlines a potential workflow for the genomic editing of DCMA iPSCs. Our approach utilizes the use of an RNP-complex system that is delivered to iPSCs via lipofection using Lipofectamine Stem.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».