非生物专业,转一科学网文章# Biology - 生物学
x*6
1 楼
http://blog.sciencenet.cn/blog-533418-994090.html
澳大利亚国立大学Gaetan Burgio博士公布的实验结果Sanger测序图。该图看起来很混
乱，但仔细观察可以发现，每一个碱基的峰图，后面都跟着一个滞后的峰，如下图所示
，我们用与碱基相同颜色的箭头标出了峰的位移，这实际上是移码突变造成的。我们在
一个诱变/恢复试验中，将发生移码突变的片段和野生型的片段的混合物进行Sanger测
序，就会出现类似的峰图。
原图来自：http://www.ipscell.com/2016/07/gaetan-burgio-new-data-theory-on-ngago-versus-crispr/
因此事实上，Burgio博士的实验中，目的基因发生了移码突变，造成这种峰图，可能恰
恰证实了NgAgo有效。不过似乎NgAgo切割基因组的效率并不高，造成了多种移码型的混
合物。众所周知,基因编辑技术的主要作用质之一,就是在基因中造成移码突变,使其失
去功能.
Burgio博士说他们所用的引物已经过验证，是特异性的，那么，如果NgAgo无效，实验
中除了目的基因的完整片段以外，不会出现任何额外条带，更不会出现移码现象。
那么出现的那些额外条带，为什么经过Sanger测序，序列是非特性的呢？我估计是因为
他们设计的guider ssDNA的序列特异性不好导致的。他们的guider序列，应该就是之前
CRISP/CAS9实验所用的guider，但CRISP/CAS9识别序列必须包含PAM序列，所以对序列
特异性的要求没有那么高，而NgAgo方法采用ssDNA作为guider，没有PAM序列的限制，
但同时对guider序列的特异性要求就高了。如果guider序列的特异性不够，肯定会对基
因组序列乱切。
打个比方，这就像用google查找一个词“韩春雨”，找到的一定是“韩春雨”，但是如
果你只输入“春雨”，那么出来的就不一定是“韩春雨”，还有“春雨贵如油”，“春
雨医生”，…，等等。
一种新技术在诞生之际，一般都存在很多问题。如果韩春雨没有造假, 那么NgAgo技术
作为一种新技术，前途是光明的，但无疑需要针对不同的生物、细胞和基因序列，进行
设计、实验条件优化，提高基因组切割和编辑效率。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自汪小龙科学网博客。
链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-533418-994090.html
澳大利亚国立大学Gaetan Burgio博士公布的实验结果Sanger测序图。该图看起来很混
乱，但仔细观察可以发现，每一个碱基的峰图，后面都跟着一个滞后的峰，如下图所示
，我们用与碱基相同颜色的箭头标出了峰的位移，这实际上是移码突变造成的。我们在
一个诱变/恢复试验中，将发生移码突变的片段和野生型的片段的混合物进行Sanger测
序，就会出现类似的峰图。
原图来自：http://www.ipscell.com/2016/07/gaetan-burgio-new-data-theory-on-ngago-versus-crispr/
因此事实上，Burgio博士的实验中，目的基因发生了移码突变，造成这种峰图，可能恰
恰证实了NgAgo有效。不过似乎NgAgo切割基因组的效率并不高，造成了多种移码型的混
合物。众所周知,基因编辑技术的主要作用质之一,就是在基因中造成移码突变,使其失
去功能.
Burgio博士说他们所用的引物已经过验证，是特异性的，那么，如果NgAgo无效，实验
中除了目的基因的完整片段以外，不会出现任何额外条带，更不会出现移码现象。
那么出现的那些额外条带，为什么经过Sanger测序，序列是非特性的呢？我估计是因为
他们设计的guider ssDNA的序列特异性不好导致的。他们的guider序列，应该就是之前
CRISP/CAS9实验所用的guider，但CRISP/CAS9识别序列必须包含PAM序列，所以对序列
特异性的要求没有那么高，而NgAgo方法采用ssDNA作为guider，没有PAM序列的限制，
但同时对guider序列的特异性要求就高了。如果guider序列的特异性不够，肯定会对基
因组序列乱切。
打个比方，这就像用google查找一个词“韩春雨”，找到的一定是“韩春雨”，但是如
果你只输入“春雨”，那么出来的就不一定是“韩春雨”，还有“春雨贵如油”，“春
雨医生”，…，等等。
一种新技术在诞生之际，一般都存在很多问题。如果韩春雨没有造假, 那么NgAgo技术
作为一种新技术，前途是光明的，但无疑需要针对不同的生物、细胞和基因序列，进行
设计、实验条件优化，提高基因组切割和编辑效率。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自汪小龙科学网博客。
链接地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-533418-994090.html