白质消失 (VWM) 是一种由 eIF2B 亚基隐性变异引起的白质营养不良。目前,尚无治愈性治疗方法,患者常常英年早逝。由于其单基因特性,VWM 是开发 CRISPR/Cas9 介导的基因治疗的有希望的候选对象。在这里,我们在 VWM 小鼠中测试了一种双 AAV 方法,该方法编码 CRISPR/Cas9 和 DNA 供体模板以纠正 Eif2b5 中的致病变异。我们进行了测序分析以评估基因纠正率,并检查了对 VWM 表型(包括运动行为)的影响。序列分析表明,在目标基因座处超过 90% 的 CRISPR/Cas9 诱导的编辑是插入或缺失 (indel) 突变,而不是通过同源定向修复从 DNA 供体模板进行的精确校正。大约一半的 CRISPR/Cas9 治疗动物过早死亡。 VWM 小鼠在 7 个月大时运动技能、体重或神经系统评分均未改善,而 CRISPR/Cas9 处理的对照组则表现出诱导的 VWM 表型。总之,CRISPR/Cas9 在 Eif2b5 基因座处诱导的 DNA 双链断裂 (DSB) 未导致 VWM 变异的充分校正。此外,Eif2b5 中的插入/缺失形成会加剧 VWM 表型。因此,DSB 独立的策略(如碱基编辑或主要编辑)可能更适合 VWM 校正。
图1。Meow在长阅读测序数据中识别差异甲基化区域。A. Meow需要一组带有填充的MM和ML标签的对齐的BAM文件以及包含感兴趣区域列表的床文件,例如CPG岛,以构建参考数据库。在构建参考数据库后,可以在参考队列中执行一项输出分析,以识别该数据集中的唯一差异甲基化区域(DMR)。也可以使用已经构建的参考数据库来识别DMR的测试样本运行。两种方法的输出都在表或图形格式中获得。B.与已知具有Prader-Willi综合征的测试样品相比,与19个随机样品的对照数据库相比,显示了已知具有Prader-Willi综合征的测试样品的显着差异甲基化的位点(红色),该数据库是1000个基因组项目ONT测序联盟的一部分。C. Meow生成图形,说明了测试样品和对照数据集之间甲基化频率的显着差异。所示的五个DMR表示(b)中的显着值。D.色带图显示了查询中每个C和G的甲基化频率,相对于控制数据库甲基化频率在同一位置的平均值和标准误差。
诸如MOSFET,光电探测器,光伏细胞之类的设备的性能受到接口质量的强烈影响,尤其是介电和硅之间。已知通过高介电常数Diélectrics(High-k)对IF的钝化可以改善这些接口的电性能。在用于表征界面质量的方法中,第二次谐波(SHG)的产生是一种基于非线性光学器件的有希望的敏感和非破坏性技术。在偶极近似中,中心分析材料中的SHG响应(例如Si,Al 2 O 3,Sio 2等)为零。因此,SHG响应主要包含与界面相关的信息,其中对称性被打破。此外,在界面处的电场(E DC)存在下,信号得到加固。该现象称为efish(电场诱导的SHG)。由于电界面场与氧化物(Q OX)和/或界面状态(d IT)中的固定载荷相关联,因此SHG技术对这些电参数敏感。本论文的目的是校准SHG响应,以测量与电介质中固定载荷相关的电场。从SHG实验数据中提取电气信息需要考虑光学现象的影响(吸收,干扰等。),这得益于对所研究结构的第二个谐波的响应进行建模/模拟。我们的仿真程序基于我们为多层人士改编的文献的理论模型。实验是在Si(100)上的几层Al 2 O 3上进行的,在可变条件下沉积并且界面质量非常不同。互补的电气技术,例如Corona负载(COCOS)和容量张力测量(C-V)的表征,使得访问样品的电场并完成SHG结果以进行校准。实验和模拟证明了Si介电的单个校准的可能性还讨论了与多层(绝缘体上的硅)等多层表征相关的一些研究元素,特别是对各个接口处存在的层厚度或电场厚度的SHG响应的影响。
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结果:我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此,我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据,并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题,但发现基于序列的脱靶预测非常可靠,可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶,而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大,尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据,我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明,最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
功能测定通常使用阵列式 CRISPR 筛选进行,以关联每种基因扰动对细胞功能、形态或生理学方面的影响。优化所选测定至关重要,以确保其能够可靠地识别感兴趣的表型。这可以使用测定特异性阳性和阴性对照来完成(参见第 5 页的建议对照表)。此外,优化 CRISPR 编辑和测定之间的时间也很重要,以确保可以测量清晰的表型信号。测定特异性阳性对照可用于此目的。
摘要8神经种群动力学由许多细胞,突触和网络特性塑造。不仅要9了解电路参数的协调变化如何改变神经活动,而且当动态不受影响的情况下,或不变的变化时,也很重要。计算建模揭示了单个神经元和小11个电路中的不变,这些电路被认为反映了它们对可变性和扰动的稳健性。但是,将这12个见解概括为皮质和其他大脑区域的较大电路仍然具有挑战性。一个关键的瓶颈在于具有尖峰网络模型的13个神经回路的反向建模,即识别量化对动力学14在神经记录中观察到的动力学14的参数配置。在这里,我们提出了从神经动力学(Automind)的自动化模型推断,以有效发现不变电路模型配置。自动源具有自适应16个尖峰神经元和聚类连接性的机械模型,该模型显示出丰富的时空动力学。概率17深生成模型(仅在网络模拟上进行训练),然后返回许多参数配置,一致18,具有给定的神经活动目标观察。应用于几个数据集,Automind发现了早期发育中人类脑类器官中同步网络爆发的电路模型19,以及捕获小鼠海马和皮质中神经偶像记录的20个复杂频率曲线的模型。在每种情况下,我们都会获得21个组成(非线性)参数子空间的配置,其中人口动态保持22不变。令人惊讶的是,不变子空间的全局和局部几何形状并不固定,但在不同的23个动态方面有所不同。一起,我们的结果阐明了24个种群动态的基础电路参数的动态依赖性不向导,同时证明了自动源对神经回路的反向建模的灵活性。25
合成生物学的目标之一是能够设计具有可编程输入和输出的任意分子电路。此类电路将电子电路和自然电路的特性结合起来,以可预测的方式在活细胞内处理信息。基因组编辑是合成分子电路的潜在强大组成部分,无论是用于调节目标基因的表达还是用于将信息稳定地记录到基因组 DNA 中。然而,将蛋白质-蛋白质相互作用或诱导接近等分子事件编程为基因组编辑的触发因素仍然具有挑战性。在这里,我们展示了一种称为“P3 编辑”的策略,它将蛋白质-蛋白质接近与功能性 CRISPR-Cas9 双组分向导 RNA 的形成联系起来。通过设计 crRNA:tracrRNA 相互作用,我们证明了各种已知的蛋白质-蛋白质相互作用以及化学诱导的蛋白质结构域二聚化可用于激活人类细胞中的原始编辑或碱基编辑。此外,我们还探索了 P3 编辑如何整合基于 ADAR 的 RNA 传感器的输出,从而可能允许特定 RNA 在更大的电路中诱导特定的基因组编辑。我们的策略增强了基于 CRISPR 的基因组编辑的可控性,有利于其在活细胞中部署的合成分子回路中的应用。
斑马DNA云将我们的迁移率DNA投资组合解决方案集成到一个直观组织的界面中。通过利用我们现有软件的功能,我们为客户和合作伙伴提供了帮助部署,管理和支持设备生命周期的每个阶段的解决方案。使用斑马DNA云,组织可以通过利用移动性扩展(MX)来量身定制设备设置以满足其特定需求。应用程序管理和移动性DNA工具的配置将确保用户可以访问完成其工作所需的斑马应用程序。管理员可以利用救生员OTA来确保其设备始终具有最新功能和安全性,所有这些都单击,而无需物理触摸每个设备。
本演示文稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法案》所定义的“前瞻性陈述”,涉及重大风险和不确定性,包括有关公司计划(包括 VERVE-101)的潜在优势和治疗潜力的陈述。本演示文稿中包含的所有陈述(历史事实陈述除外),包括有关公司战略、未来运营、未来财务状况、前景、计划和管理目标的陈述,均为前瞻性陈述。“预期”、“相信”、“继续”、“可能”、“估计”、“预计”、“打算”、“可能”、“计划”、“潜在”、“预测”、“项目”、“应该”、“目标”、“将”、“会”和类似表达旨在识别前瞻性陈述,但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。任何前瞻性陈述均基于管理层当前对未来事件的预期,并受多种风险和不确定因素的影响,这些风险和不确定因素可能导致实际结果与此类前瞻性陈述中所述或暗示的结果存在重大不利差异。这些风险和不确定性包括但不限于与公司有限的经营历史有关的风险;公司及时提交和获得其产品候选物的监管申请批准的能力;推进其产品候选物的临床试验;按照预期的时间表或完全启动、招募和完成其正在进行的和未来的临床试验;正确估计公司产品候选物的潜在患者群体和/或市场;在临床试验中复制在 VERVE-101、VERVE-102 和 VERVE- 201 的临床前研究和/或早期临床试验中发现的积极结果;在当前和未来临床试验中按照预期的时间表推进其产品候选物的开发;获得、维护或保护与其产品候选物相关的知识产权;管理费用;并筹集实现其业务目标所需的大量额外资本。有关其他风险和不确定性以及其他重要因素的讨论,其中任何因素都可能导致公司的实际结果与前瞻性陈述中的结果不同,请参阅“风险因素”部分,以及公司最近向美国证券交易委员会提交的文件和公司未来向美国证券交易委员会提交的其他文件中对潜在风险、不确定性和其他重要因素的讨论。此外,本演示文稿中包含的前瞻性陈述代表公司截至本新闻稿之日的观点,不应被视为代表公司截至本新闻稿之日之后任何日期的观点。公司预计后续事件和发展将导致公司的观点发生变化。然而,尽管公司可能会选择在未来某个时间点更新这些前瞻性陈述,但公司明确表示不承担任何此类义务。