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开发出可预测基因组编辑器脱靶活性的工具

07/21
2020
来源
生物谷
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在一项新的研究中,来自美国圣犹大儿童研究医院、卡内基梅隆大学和美国国家标准技术局等研究机构的研究人员开发出一种易于使用的灵敏的高通量的方法,用于确定由CRISPR-Cas9等基因组编辑器引起的非预期的DNA双链断裂的位置。他们将这种方法称为CHANGE-seq(Circularization for High-throughput Analysis of Nuclease Genome-wide Effects by Sequencing)。相关研究结果近期发表在Nature Biotechnology期刊上,论文标题为“CHANGE-seq reveals genetic and epigenetic effects on CRISPR–Cas9 genome-wide activity”。 CRISPR-Cas核酸酶是一种变革性的基因组编辑技术,已经被广泛地应用于研究,并被作为未来治疗学的基础进行研究。虽然基因组编辑在改善癌症、镰状细胞疾病和其他疾病的治疗方面有着巨大的前景,但在筛选高度特异性靶点方面仍然具有挑战性。影响非预期脱靶活性的因素在很大程度上仍然未知。 论文通讯作者、圣犹大儿童研究医院的Shengdar Tsai博士说,“CHANGE-seq是第一个真正可扩展的用于阐明CRISPR-Cas核酸酶的非预期活性的方法。有了这种方法,科学家们如今可以快速挑选出最好的、最安全的基因组编辑和靶点,用于治疗性编辑,比如用于治疗镰状细胞疾病和用于癌症免疫疗法。” 一种个性化工具 每个人的基因组都是独一无二的,这些差异会导致患有同样疾病的人对治疗的反应各不相同。因此,拥有可以应用于个体基因组的方法来更好地研究和了解安全性是非常重要的。 论文第一作者、圣犹大儿童研究医院的Cicera Lazzarotto博士说,“CHANGE-seq可以用来帮助确定人类遗传变异对基因组编辑活性的影响。我们发现,个体 遗传变异会强烈影响体外的非预期基因组编辑活性。” CHANGE-seq的简单性使得它能够快速应用于任何基因组DNA来源。此外,CHANGE-seq分析许多样本的能力使得这些研究人员能够产生一个大型数据集,他们使用该数据集来训练机器学习算法,以准确预测非预期活性。 利用这一资源,他们能够确定与基因组编辑的高特异性靶标相关的简单指标。结果显示,高活性和特异性的位点是独立的,这表明使用CHANGE-seq可以找到同时具有这两种特性的理想靶标。 论文共同作者、圣犹大儿童研究医院的Yong Cheng博士说,“CHANGE-seq使我们能够以前所未有的规模研究 遗传因素和表观基因组因素对人类原代T细胞中基因组编辑活性的影响。” [19] \t
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