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SSA Anna Cereseto教授推进基因组编辑...
传记草图Anna Cereseto，博士是特伦托大学分子生物学实验室的主要研究者，并担任Cibio系副总监。她于1990年获得热那亚大学的生物科学学位，此后她搬到了美国马里兰州贝塞斯达的美国国立卫生研究院（NIH），研究逆转录病毒的分子生物学。1998年，Cereseto博士在康奈尔大学担任博士后职位，并成为纽约西奈山医学院基因治疗研究所的讲师。在2000年，她回到意大利，在罗马的伊斯蒂托图超级迪·萨尼塔（ISTITUTO SUPERIOREDIANITà（ISS）工作，然后加入了Trieste的国际基因工程与生物技术中心（ICGEB）。2003年，Cereseto博士搬到了比萨的Scuola Normale Superiore（SNS）担任助理教授，2010年，她成为特伦托大学的教授。在特伦托（Trento），她领导着一个生物技术研究小组，该研究小组着重于基因组疗法的基因组编辑，特别着重于囊性纤维化。
纠缠的n-photon国家，以进行公平，最佳的社会决策
1魁北克研究中心大学医院中心 - 加拿大魁北克G1V 4G2的拉瓦尔大学； 2魁北克大学心脏病学研究所（CRIUCPQ） - 加拿大魁北克G1V 4G5的Laval University，加拿大魁北克大学的心脏病学研究中心； 3舍布鲁克大学医院中心（CHUS）和CRCHUS，魁北克J1H 5N4，Sherbrooke的CRCHUS 3医学遗传学服务； 4加拿大魁北克G1V 0A6大学Laval Cancer Research Center，加拿大魁北克； 5加拿大魁北克G1V 0A6，魁北克省，魁北克省法学与工程学院生物化学，微生物学和生物信息学系； 6加拿大魁北克G1V 0A6牙科医学学院口腔生态学研究小组，加拿大魁北克； 7加拿大魁北克G1V 0A6魁北克大学牙科医学学院Hérelle细菌病毒参考中心的7félix； 8国家科学研究中心（CNRS），Luminy Campus，13288 Marseille Cedex 09，Luminy Campus国家科学研究中心（CNRS）的建筑和功能； 9生物大分子的建筑和功能，Aix-Marseille大学，Luminy Campus，13288 Marseille Cedex 09，法国
使用瓷砖扩增子（Heptile）和基于探针的富集在Illumina和Nanobore平台上的整个基因组测序
乙型肝炎病毒（HBV）全基因组测序（WGS）目前受到限制，因为许多临床样品的DNA病毒载荷（VL）低于使用当前测序方法产生完整基因组所需的阈值。我们使用基于探针的捕获和瓷砖放大器PCR（Hep-tile）开发了两种泛基因型病毒富集方法，用于HBV WGS。我们使用模拟样品证明了这两种富集方法都是泛基因型（基因型A-J）。使用临床样品，我们证明了HEP-TILE放大成功地放大了最低的HBV VL测试（30 IU/ mL）的完整基因组，并且可以使用纳米孔和Illumina平台对PCR产物进行测序。基于探针的捕获，具有Illumina测序需要VL> 300,000 IU/mL，以生成全长HBV基因组。捕获 - 紫罗兰和Hep-tile-nanopore管道在具有已知DNA序列的模拟样品中具有100％的共识测序精度。一起，这些方案将促进HBV序列数据的产生，从而使HBV分子流行病学的更准确，更具有代表性的描述，对持久性和发病机理进行启示，并增强对感染及其治疗结果的理解。
基于 dCas9 的模块化组合表观基因组编辑招募平台
摘要 基于 CRISPR-dCas9 的靶向表观基因组编辑工具可实现对各种基因组修饰的精确操作和功能研究。然而，这些工具通常表现出相当大的上下文依赖性，靶基因和细胞类型之间的功效差异很大，这可能是由于染色质修饰的潜在差异造成的。虽然同时招募多个不同的“效应子”染色质调节剂可以提高功效，但这些系统通常无法控制哪些效应子结合及其空间组织。为了克服这个问题，我们创建了一个新的模块化组合表观基因组编辑平台，称为 SSSavi。该系统充当与 dCas9 融合的可互换和可重新配置的对接平台，可同时招募多达四种不同的效应子，从而可以精确控制和重新配置效应子组成及其结合的空间顺序。我们展示了 SSSavi 系统的活性和特异性，并将其与现有的多效应子靶向系统进行比较，以确定其功效。此外，通过改变效应子募集的空间顺序，在多个靶基因和细胞系中，我们证明了效应子募集顺序对于有效转录调控的重要性。总之，该系统提供了探索效应子共同募集到特定位点的能力，从而可能增强对之前对靶向表观基因组编辑有抵抗力的染色质环境的操纵。
双向基因组CRISPR筛选揭示了调节SARS-COV-2，MERS-COV和季节性HCOV的宿主因素
ARS-COV-2是冠状病毒疾病2019（COVID-19）大流行的病因学药。SARS-COV-2是在2002 - 2003年SARS-COV-1之后的第21世纪越过物种障碍的第三个高度致病性冠状病毒（参考文献。1 - 3）和2012年的MERS-COV（参考4）。已知另外四个HCOV（HCOV-229E，HCOV-NL63，HCOV-OC43和HCOV-HKU1）在人类的季节性循环中循环，大约有三分之一的常见冷感染感染5。像SARS-COV-1和HCOV-NL63一样，SARS-COV-2进入靶细胞的进入是由血管紧张素转化酶2（ACE2）受体6-10介导的。SARS-COV-1和SARS-COV-2使用细胞丝氨酸蛋白酶跨膜蛋白酶丝氨酸2（TMPRSS2）用于质膜6，11的尖峰蛋白启动。组织蛋白酶还参与SARS-COV峰蛋白裂解和融合肽暴露于进入时（参考文献。12 - 15）。已经报道了几个用于鉴定冠状病毒调节剂的全基因组KO CRISPR屏幕16 - 21。这些屏幕使用肾脏起源的自然允许的Simian Vero E6细胞20；肝脏起源的人类HuH7细胞（或衍生物）（非定位表达ACE2和TMPRSS2）16、18、19;和A549肺部的细胞，异位表达ACE2 17，21。在这里，我们进行了全基因组，功能丧失的CRISPR KO屏幕和功能获得的CRISPRA屏幕，包括生理学上
色素位点作为查加斯病媒介 Rhodnius prolixus 基因组编辑的标记
。CC-BY 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。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2020 年 4 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.29.067934 doi：bioRxiv 预印本
将微生物组和基因组数据结合的机会和限制进行复杂性状预测
摘要背景：使用微生物组数据与主机基因组信息结合使用的复杂性状的分析和预测是一个最引起关注的话题。但是，仍然有许多问题要回答：微生物组对复杂性状预测的有用程度如何？微波性可靠的估计值吗？可以回收宿主基因组，微生物组和现象之间的潜在生物学联系吗？方法：在这里，我们通过（i）制定一种新型的模拟策略来解决这些问题，该策略使用真实的微生物组和基因型数据作为输入，以及（ii）使用方差 - 组件方法（贝叶斯复制的核心kernel hilbert space（RKHS）和贝叶斯变量选择方法（Bayes c）（贝叶斯），以量化contiper and centery centery andy型依次的变化。提出的模拟方法可以通过保留数据的分布性能的置换程序模仿微生物组和基因型数据之间的遗传联系。结果：使用奶牛的实际基因型和瘤胃微生物群的丰度，无论某些微生物群的丰度是否受宿主的直接遗传控制，微生物组数据都可以显着提高表型预测的准确性。此改进在逻辑上取决于微生物组随着时间的推移而稳定。总体而言，尽管通常高度高度的微生物群丰度分布，但随机效应线性方法对于方差构成估计似乎是可靠的。贝叶斯C的预测性能高，但对因果效应的数量比RKHS更敏感。贝叶斯的准确性部分取决于影响表型的微生物类群的数量。结论：我们得出的结论是，可以使用方差成分估计值来表征基因组微生物组 - 链接，但我们对识别影响微生物群的病变遗传效应的可能性不太乐观，而这些宿主遗传效应影响了微生物群的丰富度，而基因组 - 微生物组 - 菌群 - 基因组 - 型号可能需要更大的样本量。复制分析的R代码位于https：//github。com/migue lpere zenci so/simub iome中。
Multi-Knock-一种用于克服植物功能冗余的多靶点基因组规模 CRISPR 工具箱
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
重新编程内源性 III-A 型 CRISPR-Cas 系统用于结核分枝杆菌的基因组编辑、RNA 干扰和 CRISPRi 筛选
。CC-BY 4.0 国际许可（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。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 3 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.03.09.983494 doi：bioRxiv 预印本
将单步基因组关联研究与多组织转录组分析的整合在一起，为羊毛和体重特征的遗传基础提供了新的见解
抽象背景：羊毛和生长特征的遗传改善是绵羊行业的主要目标，但其潜在的遗传建筑仍然难以捉摸。To improve our understanding of these mechanisms, we conducted a weighted single-step genome-wide association study (WssGWAS) and then integrated the results with large-scale transcriptome data for five wool traits and one growth trait in Merino sheep: mean fibre diameter (MFD), coefficient of variation of the fibre diameter (CVFD), crimp number (CN), mean staple length (MSL),油腻的羊毛重量（GFW）和活体重（LW）。结果：我们的数据集包括7135个具有表型数据的人，其中1217个具有高密度（HD）基因型数据（n = 372,534）。这些动物的707种基因型是从Illumina Ovine单核苷酸多态性（SNP）54 Beadchip归为HD阵列的。这些特征的遗传力范围从0.05（CVFD）到0.36（MFD），并且特征遗传相关性之间的遗传性范围为-0.44（CNvs。lw）至0.77（GFW与LW）。通过从500个样品中使用RNA-seq数据进行整体化（代表16只动物的87种组织类型），我们检测到与六个特征相关的组织，例如肝，肌肉和胃肠道（GI）是LW的最相关组织，白细胞和巨噬细胞是CN的最相关细胞。对于六个性状，鉴定出54个定量性状基因座（QTL），涵盖了21个卵巢常染色体上的81个候选基因。多个候选基因显示出强大的组织特异性表达，例如通过进行全现象关联研究（PHEWAS）bnc1（与MFD）和CHRNB1（LW）分别在皮肤和肌肉中特别表达。