《复旦学者NAR发文:开发出高性能“基因魔剪”》

  • 来源专题:转基因生物新品种培育
  • 编译者: 王晶静
  • 发布时间:2021-03-29
  • 王永明/王红艳/李继喜团队合作CRISPR/Cas9被誉为“基因魔剪”,是基因编辑的利器,在基础研究、农业育种和基因治疗等领域得到了广泛应用。CRISPR/Cas9工具还存在很多局限。常用的SpCas9编辑范围广,活性高,但是基因大,给病毒载体递送带来困难。常用的SaCas9基因小,但是编辑范围小。其他Cas9活性低,应用较少。为了找到理想的Cas9工具酶,复旦大学王永明课题组建立了大规模筛选Cas9的平台,对自然界中数百种Cas9进行系统性筛查。2020年该课题组筛选到了SauriCas9,具备活性高、编辑范围广、基因小等优点,但是精准性不理想,介于SpCas9和SaCas9之间。
    2021年3月12号,王永明课题组联合王红艳和李继喜课题组在《核酸研究》(Nucleic Acids Research)上发表了题为“Discovery and engineering of small SlugCas9 with broad targeting range and high specificity and activity”的研究论文。论文中,经过研究者鉴定和改造,开发出SlugCas9-HF工具酶,性能突出。它识别简单的NNGG PAM,具备活性高、精准性高、编辑范围广、基因小等优点。研究者同时还开发出ShaCas9、SlutrCas9、Sa-SlugCas9等工具。为了方便研究人员选择合适的工具酶使用,作者对本团队开发的7种工具酶和SaCas9的活性和精准性进行了比较。综合看,SlugCas9-HF在编辑活性、精准性和编辑范围都具有优势。该研究的第一作者胡子英博士兴奋地说:“我们后继工作对SlugCas9-HF和SpCas9的活性进行了比较,它们活性没有差异。也就是说SlugCas9-HF兼具了SpCas9和SaCas9的优点。这是我们一直寻找的理想工具酶,它在很多场景都可以取代SpCas9和SaCas9。我们还找到很多有优点的工具酶,将陆续与同行分享。”胡子英博士和张成东博士是论文的共同第一作者,王永明教授、王红艳教授和李继喜教授是论文的共同通讯作者。全文链接:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33721016/

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  • 《中国学者本周CNS发文6篇,浙大“开挂”》

    • 来源专题:科技大数据监测服务平台
    • 编译者:dingxq
    • 发布时间:2019-12-17
    • 看点预告 ● 浙大继续“开挂”,拿下今年第9篇CNS ● 昆明理工研究成果登上Nature,同一团队10月刚完成Science首秀 ● 寻找马约拉纳零能模再下一城,中国科学院丁洪、高鸿钧团队发Science 本周,中国学者在Cell、Nature和Science上共发文6篇。 其中,浙大、昆明理工、港大分别完成3篇Nature,2篇Science由中国科学院物理所、香港中文大学团队完成,1篇Cell为中国科学院分子细胞中心、武大等单位联手完成。 Nature 浙大今年第9篇顶刊:找出人类自身炎症疾病“幕后元凶” 相关论文信息: https://www.nature.com/articles/s41586-019-1830-y 研究人员发现病人体内的RIPK1基因突变会导致细胞产生凋亡和程序性坏死,进而导致炎症因子水平异常升高,出现发热等症状。 找到致病机制后,研究者与医生提出了更精准的治疗方案,并取得良好疗效。 本文的4位共同通讯作者中,周青、俞晓敏来自浙江大学,王晓川来自复旦大学附属儿科医院。 周青,浙江大学生命科学研究院研究员、美国临床分子遗传学执业主任医师、美国医学遗传学与基因组学学院专家委员,主要研究方向包括自身炎症疾病和临床遗传诊断。 曾因发现ADA2 在单核细胞/巨噬细胞分化中起重要作用,影响血管完整性等成果两次登上《新英格兰医学》。 值得注意的是,本文是浙大今年第9篇顶刊论文,被网友称为“开挂的速度”。
  • 《植物所开发出基因组组装质量评估和改进新方法》

    • 来源专题:生物育种
    • 编译者:季雪婧
    •     近年来,随着测序技术和算法的开发,大量动植物基因组被陆续测序和组装,但基因组组装质量参差不齐,存在不同程度的组装错误,影响后续的相关研究。高质量的参考基因组对于基因的精准注释和功能研究以及比较基因组学和调控元件的挖掘等至关重要。目前已有一些基因组组装质量评估的方法,而多数方法仅提供概述性的评估值,未能针对特定区域设置特定碱基给出精准度的评估。中国科学院植物研究所焦远年研究组研究开发了新的不依赖参考基因组的组装质量评估工具CRAQ (Clipping information for Revealing Assembly Quality),可以在单碱基水平检测和评估基因组序列的精准度,并提供了相关纠错方案。CRAQ通过将原始测序序列比对到组装的基因组上,基于序列比对产生的有效剪切对齐(clipping alignment)信息,精准地检测基因组中存在的组装错误。结合SMS长读长测序片段和NGS短读长测序片段与基因组比对的特征,CRAQ可以识别基因组内小规模的区域组装错误(CREs)和大范围的结构组装错误(CSEs)。不同类别的错误数量经过统计和标准化处理后被转化为两个组装质量评估指标——R-AQI和S-AQI,以反映不同层面的基因组组装质量。此外,CRAQ能够将组装错误与基因组内的高杂合区域或单倍型差异区分开来,并在单碱基分辨率下指示低质量组装区域和潜在错误断点的位置。因此,CRAQ能够帮助研究人员识别基因组中存在的嵌合片段,并将这些片段准确地拆分,以利于结合光学图谱或构象捕获(Hi-C)技术进一步构建结构更加准确的参考基因组。10月17日,相关研究成果发表在《自然-通讯》(Nature Communications)上。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金和中国科学院青年交叉团队项目等的支持。