亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Genome-wide assays to characterize rAAV integration into human genomic DNA in vivo

基因组 计算生物学 生物 染色体外DNA 腺相关病毒 DNA 遗传学 载体(分子生物学) 基因 重组DNA
作者
Jaime Prout,Jessica Von Stetina,Gustavo Cerqueira,Madison Chasse,Huei-Mei Chen,Andrew Pla,Rachel Resendes,Danielle Sookiasian,Cagdas Tazearslan,Jason Wright,John F. Thompson
标识
DOI:10.1101/2023.08.22.554338
摘要

Abstract Adeno-associated viral (AAV) vectors are used to treat genetic diseases, expressing therapeutic genes from both extrachromosomal episomes and payloads that integrate into the host genome. Assays were developed to evaluate HR-mediated on-target integration and the potential occurrence of off-target integration. While many studies have addressed elements of these processes, proper characterization requires long-read sequencing to ensure that integrated viral DNA is examined and not the more prevalent episomes. We used Oxford Nanopore to characterize integrated DNA and scan the whole genome for off-target integrations. These assays were applied to cell-based and in vivo models to study vectors that correct phenylketonuria (PKU), caused by loss of phenylalanine hydroxylase ( PAH ). Administration of the human-specific vector in a humanized-liver mouse xenograft model resulted in stable, nuclease-free integration into PAH . Because detection of rare integration events in a much larger pool of episomal DNA is subject to artifacts, careful assay validation was required. A long-read, genome-wide assay capable of detecting on- and off-target vector integrations showed no evidence of off-target integration. Artifactual false positive events were below the limit of blank. These data support rAAV as an investigational therapeutic for genetic diseases and reinforce the need for characterization of integration assays to avoid artifacts.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
天天快乐应助wtg采纳,获得10
5秒前
7秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
locket完成签到 ,获得积分10
15秒前
桐桐应助ayato采纳,获得10
41秒前
Daniel发布了新的文献求助30
43秒前
1分钟前
Erika发布了新的文献求助10
1分钟前
xfy完成签到,获得积分10
1分钟前
aeli发布了新的文献求助10
1分钟前
小马甲应助Erika采纳,获得10
1分钟前
JamesPei应助得咎采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
Evelyn完成签到,获得积分20
2分钟前
wtg完成签到,获得积分10
2分钟前
wtg发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
Erika发布了新的文献求助10
3分钟前
大爱仙尊发布了新的文献求助10
3分钟前
ayato发布了新的文献求助10
3分钟前
ding应助Erika采纳,获得10
3分钟前
共享精神应助鲨鱼辣椒采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
科研通AI6.2应助Scout采纳,获得10
3分钟前
Marciu33发布了新的文献求助10
3分钟前
4分钟前
4分钟前
空空伊发布了新的文献求助10
4分钟前
stubborn_cat完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
ghx关闭了ghx文献求助
4分钟前
大爱仙尊发布了新的文献求助10
4分钟前
李健的小迷弟应助空空伊采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
无花果应助sss采纳,获得10
4分钟前
人生何处不青山完成签到,获得积分10
4分钟前
墨怡发布了新的文献求助10
4分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
ズームレンズの光学設計に関する研究 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7297548
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8916006
关于积分的说明 18879079
捐赠科研通 6963151
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3210561
关于科研通互助平台的介绍 2379889
邀请新用户注册赠送积分活动 2187075