绿色,浅层混合和白色的芽均已筛选以确定切割效率。之后,我们验证了只有白色和淡色的材料的整体平均值约为50%+的编辑效率(板上的白色芽/总芽)。
文章标题:综述:真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑:植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者:Chiti Agarwal[1] 所属机构:华盛顿州立大学 [1] Orcid ids:0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件:chiti.agarwal@gmail.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI:10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间:2023 年 6 月 8 日 关键词:CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
多倍体在禾本科植物中很常见,对传统育种提出了挑战。基因组编辑技术绕过了杂交和自交,能够在一代中对多个基因拷贝进行有针对性的修改,同时保持许多多倍体基因组的杂合背景。巴哈草(Paspalum notatum Flügge ́;2 n =4 x =40)是一种无融合生殖的四倍体 C4 物种,在美国东南部广泛种植,作为肉牛生产和公用事业草坪的饲料。叶绿素生物合成基因镁螯合酶(MgCh)被选为在四倍体巴哈草中建立基因组编辑的快速读出目标。含有 sgRNA、Cas9 和 npt II 的载体通过基因枪法递送到愈伤组织培养物中。通过基于 PCR 的检测和 DNA 测序对编辑植物进行了表征,并观察到高达 99% 的 Illumina 读数的诱变频率。野生型 (WT) 巴哈草的测序显示,MgCh 的序列变异水平很高,这可能是因为存在至少两个拷贝,可能包含八种不同的等位基因,包括假基因。MgCh 突变体表现出明显的叶绿素消耗,叶片绿度降低了 82%。两种品系显示出随时间推移的编辑进展,这与体细胞编辑有关。获得了嵌合 MgCh 编辑事件的无融合生殖后代,并允许在一系列叶绿素消耗表型中识别出统一编辑的后代植物。高度编辑的突变体的 Sanger 测序显示 WT 等位基因的频率升高,可能是由于频繁的同源定向修复 (HDR)。据我们所知,这些实验是首次报道将基因组编辑应用于多年生暖季草皮或牧草。该技术将加速巴哈草品种的开发。
印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的国家植物生物技术研究所 (ICAR-NIPB) 是印度农业研究理事会 (ICAR) 下属的一家顶级研究机构。该研究所成立于 1985 年,最初名为印度农业研究所 (IARI) 的“生物技术中心”,旨在设计和利用分子生物学工具和技术进行农业研究。对生物技术在农业中的作用的预见使该中心声名鹊起,并于 1993 年升格为国家植物生物技术研究中心,2019 年升格为国家植物生物技术研究所 (NIPB)。国家植物生物技术研究所负责开发新工具和技术,并在植物生物技术领域取得突破,以改良作物。NIPB 的职责之一是培养植物生物技术领域的人力资源。
2024 年 3 月 28 日 — 在本次小组讨论中,学生们讨论了人类体细胞基因编辑、体内编辑。学生们还讨论了基因编辑的应用,例如...
目前,CRISPR/Cas9 的使用是植物(包括生物量作物杨树)精确基因组工程的首选方法。在杨树中传递 CRISPR/Cas9 及其成分的最常用方法是通过农杆菌介导的转化,除了所需的基因编辑事件外,还会导致稳定的 T-DNA 整合。在这里,我们探索了通过 DNA 包被的微粒轰击将基因编辑试剂传递到模型树 Populus tremula x P. alba 中,以评估其开发无转基因、基因编辑树的潜力,以及其在特定靶位整合供体 DNA 的潜力。使用优化的转化方法,有利于再生暂时表达所传递供体 DNA 上基因的植物,我们再生了不含 Cas9 和抗生素抗性编码转基因的基因编辑植物。此外,我们报告了供体 DNA 片段在 Cas9 诱导的双链断裂处频繁整合,为靶向基因插入提供了机会。
文本到图像模型近年来已显示出进展。随着这一进展,从文本中生成向量图也已提出。svg是向量图形的流行效果,SVG代表带有XML文本的场景。因此,大型语言模型可以直接处理SVG代码。考虑到这一点,我们专注于使用LLMS编辑SVG。用于定量评估LLMS编辑SVG的能力,我们提出了SVGeditBench。svgeditBench是评估LLMS编辑SVG代码能力的基准。在提议的基准下进行评估时,我们还显示了GPT-4和GPT-3.5结果。在实验中,GPT-4在定量和质量上都显示出与GPT-3.5的优势。该数据集可在https://github.com/mti-lab/svgeditBench上找到。