。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据 未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是 由 此预印本的版权持有者(此版本于 2020 年 5 月 4 日发布。 ; https://doi.org/10.1101/2020.05.04.077750 doi:bioRxiv 预印本
CRISPR/Cas9 基因编辑应用的成功依赖于与 Cas9 蛋白结合使用的单向导 RNA (sgRNA) 的效率。当前的 sgRNA 设计软件在 sgRNA 序列效率方面提供的细节各不相同,并且通常将生物选择限制在开发人员选择的物种列表中。crispRdesignR 软件包旨在通过在单个程序中提供生成的 sgRNA 的全面序列特征来解决这些限制,这使用户能够预测 sgRNA 效率并为当前没有优化效率评分方法的系统设计 sgRNA 序列。crispRdesignR 报告了所有设计的 sgRNA 序列的大量信息,具有强大的脱靶调用和注释,并且可以在用户友好的图形界面中运行。crispRdesignR 软件包在 R 中实现,具有完全可编辑的代码,可用于特殊目的,包括用户提供的基因组中的 sgRNA 设计。该软件包独立于平台且可扩展,其源代码和文档可在 https://github.com/dylanbeeber/crispRdesignR 免费获取。
精确定位碱基编辑平台的开发目的是通过使用 RNA 适体 (Collantes, 2021) 来有效招募碱基修饰酶。精确定位碱基编辑系统可有效诱导靶标特异性核苷酸变化,而不会形成 DNA 双链断裂或插入缺失。该系统由三个部分组成:[1] 核酸酶缺陷型“切口酶” nCas9,仅切割或“切口”单链 DNA,与尿嘧啶糖基化酶 (UGI) 抑制剂融合 (Komor, 2016),[2] 胞苷脱氨酶碱基编辑器 (大鼠 APOBEC) 与适体结合蛋白融合,以及 [3] 适体单向导 RNA (sgRNA),可将 nCas9 和适体-脱氨酶融合物招募到特定的 DNA 靶位点(图 1)。将这三种成分递送到哺乳动物细胞中可诱导高度特定水平的 CG 到 TA 碱基转化,适用于涉及单个氨基酸点突变或功能性基因敲除的细胞和基因治疗应用。
背景 20 多年前,人类基因组计划产生了第一个组装的人类基因组 [1,2]。基因组测序工作揭示了与疾病相关的基因和遗传变异,但大部分并未揭示基因功能。因此,功能基因组学工作对于确定已鉴定的约 20,000 个人类蛋白质编码基因的功能至关重要。在过去十年中,基于 CRISPR(成簇的规律间隔的短回文重复序列)的筛选增加了全基因组遗传筛选的便利性,使研究人员能够发现生物途径的新成分、确定现有药物的机制、确定新的治疗靶点并揭示协同遗传关系 [3-7]。然而,由于全基因组向导文库的规模(20,000–200,000 + 个元素)和典型的细胞覆盖率(500–1000 倍)需要准确量化基因命中并平均整个群体中与表型无关的变异,每次筛选需要每个样本数千万到数亿个细胞 [ 8 – 12 ]。这一要求对需要大规模培养的细胞模型提出了后勤挑战
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
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由于寡核苷酸合成是一个连续过程,如果步骤效率低于 100%,则目标寡核苷酸的理论产量会随着序列长度的增加而降低。顺序固相寡核苷酸合成技术适用于长度最多约为 150 nt 的寡核苷酸,每一步都有可能因副反应和原材料杂质而引入失败序列。据估计,每个合成循环的效率约为 98.5-99%。3 如表 1 所示,即使步骤效率高达 99%,在 100 个循环后,总理论产量也只有 37%。由于失败序列可能对目标特异性有害,因此应在配制前通过纯化将其去除。序列杂质可能难以去除;但是,反相 HPLC (RP-HPLC) 等强大的纯化技术可用于各种序列和长度的寡核苷酸。
c GUG-C413-1-12-48-3 GW2T2 A: caaGCTCGCGCCCTGCTACCCGGGGGctg WT 301 (AABBDD) B: caaGCTCGCGCCCTGCTACCCGGGGGctg WT 209 D: caaGCTCGCGCCCTGCTACCCGGGGGctg WT 369 UPL3T11 A: gggCAAGGAGCAGCAGGAGCCCTCGGaga WT 10948 (AaBbDD) gggCAAGGAGCAGCAGGAG-CCTCGGaga-1 7316 B: gggCAAGGAGCAGCAGGAGCCCTCGGaga WT 6854 gggCAAGGAGCAGCAGGAG-CCTCGGaga-1 5787 D: gggCAAGGAGCAGCAGGAGCCCTCGGaga WT 15964 gggCAAGGAGCAGCAGGAG-CCTCGGaga -1 2494 GW7T6 A:gacTCCATCAACCGGGACTCGGGAGGgtt WT 58(AabbDd)gacTCCATCAACC ------------ Ggtt -12 73 B:gacTCCATCAACCGGGACT - GGGAGGgtt -1 208 D:gacTCCATCAACCGGGACTCGGGAGGgtt WT 109 gacTCCATCAACCGGGA -- CGGGAGGgtt -2 106
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。
