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CRISPR-Cas9基因编辑全面详解

2023-08-30 10:24 作者:Elysia因你而在的故事  | 我要投稿

多位科学家曾因 CRISPR 基因编辑技术斩获诺贝尔奖,这项技术也被《麻省理工学院技术评论》杂志评选为2023年十大突破性技术之一。现如今生命科学领域最火的技术之一便是基因编辑,2012年CRISPR-Cas9的工作原理被解析,稍后在2013年,华裔科学家张锋首次将CRISPR-Cas9基因编辑技术应用于哺乳动物细胞,正式开启了基因编辑的应用之路,《Science》2017 年度突破、《Nature》2017 年度人物均授予了 CRISPR 相关技术的突破,2020年CRISPR技术获得诺贝奖,短短不到十年时间CRISPR技术荣获最高学术荣誉,足以看出该技术的应用潜力,基因编辑技术广泛应用于人、大鼠、小鼠、斑马鱼、果蝇、猪、水稻、小麦和拟南芥等动植物(细胞)以及细菌等微生物的基因组靶向改造,并已在功能基因组研究、疾病防治、动植物育种、动物疾病模型开发、基因治疗等领域展现出巨大的应用前景。成为当下科研工作者的新宠儿。

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第一天

一. 基因编辑工具介绍

1. 基因编辑和转基因是一样的吗?

2. 生活中的基因编辑与转基因产品

3. 基因编辑工具先驱-ZFNs和TALENs

4. 没落的ZFNs和TALENs

5. TALENs,旧工具新用,细胞器编辑利器!

6. 强势崛起的CRISPR系统

7. CRISPR系统家族介绍

8. CRISPR-Cas9的工作原理

9. CRISPR-Cas12的工作原理

10. CRISPR系统的致命缺点

11. 如何选择合适的CRISPR系统?

第二至三天

二. CRISPR系统可以做什么?

1. 基因敲除/基因敲入

i. 基因修复途径介绍(NHEJ和HDR)

ii. Knock-in和Knock-out的简介

iii. Knock-in策略简介(HDR/Retron/双pegRNA策略/GRAND/TJ-PE)                                

2. 多敲系统简介

3. CRISPRa/CRISPRi(基因激活与基因抑制)

i. dCas9-PVPR系统介绍

ii. dCas9-VP64/GI/SAM基因激活系统介绍

iii. 基因编辑招募系统介绍(Suntag/Moontag)

4. CRISPR系统的‘另类’应用(循环打靶)

5. CBE系统的原理及其应用

i. CBE系统进化过程总结(CBEmax/每代优化的元件及策略汇总)

ii. 基因组CBE编辑(植物育种/基因功能研究/临床治疗)

iii. 细胞器CBE编辑工具介绍(Ddda脱氨酶/MutH切口酶)

iv. CBE系统的脱靶效应

6. ABE系统的原理及其应用

i. PACE和PANCE人工定向蛋白进化系统介绍及其他常规的蛋白进化技术

ii. ABE系统的进化过程总结(ABEmax/ABE8e每代优化的元件及策略汇总)

iii. ABE系统的‘另类’应用(基因失活/跳剪/介导C编辑)

iv. 双碱基编辑系统(SWISS/STEME/A&C-BEmax/SPACE/ACBE)

7. PE系统的原理及其应用

i. PE介导精准编辑

ii. 编辑效率的影响因素(骨架二级结构/PBS长度/RTT模板)

iii. 双pegRNA的原理及其应用(基因组大片段插入)

iv. 基因组大片段删除

v. 用于AAV递送的PE系统

8. gGBE的原理及其应用

i. 糖基化酶介绍(为什么可以介导碱基编辑?)

ii. gGBE的开发与应用

iii. gGBE的后续发展预测

9. CRISPR-Case12的病毒检测应用

i. 原理介绍

ii. 应用案例介绍

 

第四天

三. CRISPR载体构建(实操)

1. 敲除/碱基编辑载体构建

i. 工具介绍

ii. 如何查看质粒图谱

iii. 基因靶点的选择(CRISPR-GE等线上工具展示)

iv. sgRNA的引物设计

v. 模拟构建(酶切载体/构建体系讲解)

vi. 菌落PCR

vii. 测序鉴定结果分析

2. PE系统的载体构建

i. 引物设计工具的应用

ii. 载体构建演示

iii. 测序结果分析

3. 转染阳性检测

4. 测序原理及结果查看

i. 一代测序原理

ii. Hi-TOM高通量测序

 

 

第五天

四. 基因编辑在植物种的应用

1. 基因功能研究

2. 创制新品种

五. 基因编辑在临床上的应用

1. 碱基编辑的临床应用

2. PE系统的临床应用

3. 递送系统的介绍

六. 基因编辑在微生物中的应用

1. 微生物遗传学研究

2. 生物技术(可产生生物燃料/生物塑料/药物等有用的化合物)

七. 机器学习在基因编辑领域的应用

1. 基因编辑结果的预测

2. 编辑效率影响因素的探索

3.基因编辑辅助工具的开发                                                                                                

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