MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017360771
■00520260202105617
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798265429322
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32316467
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordvj802qb6175
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a610
■1001  ▼aMontgomery,  Michael  Thomas.
■24510▼aRewriting  Regulatory  DNA  to  Dissect  and  Reprogram  Gene  Expression
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a119  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aIncludes  supplementary  digital  materials.
■500    ▼aAdvisor:  Engreitz,  Jesse.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2025.
■520    ▼aRegulatory  elements  in  the  genome,  such  as  enhancers  and  promoters,  encode  sequences  that  orchestrate  when,  in  which  cell  types,  and  to  what  extent  all  human  genes  are  expressed.  The  activities  of  these  sequences  are  fine-tuned  by  their  endogenous  chromatin  context,  which  is  crucial  for  quantitative,  spatiotemporal  regulation  of  gene  expression.  However,  mapping  and  decoding  the  sequences  in  regulatory  elements  responsible  for  cell  type-specific  gene  expression  remains  challenging  due  to  the  lack  of  high-throughput  tools  for  precisely  measuring  the  quantitative  effects  of  sequence  edits  directly  on  gene  expression  in  endogenous  context.In  Chapter  1,  I  provide  a  concise  introduction  of  the  intricate  relationship  between  regulatory  DNA  sequence,  chromatin  context,  and  cell  type-specific  gene  regulation,  and  the  capabilities  and  limitations  of  the  technologies  currently  used  to  study  them.  In  Chapter  2,  I  describe  Variant-EFFECTS,  a  transformative  technology  we  developed  to  introduce  hundreds  of  designed  edits  to  endogenous  regulatory  DNA  and  quantify  their  effects  on  gene  expression.  Through  a  series  of  proof-of-concept  screens,  we  systematically  dissected  and  reprogrammed  3  regulatory  elements  for  2  genes  in  2  cell  types.  These  data  revealed  endogenous  binding  sites  with  effects  specific  to  genomic  context,  transcription  factor  motifs  with  cell  type-specific  activities,  and  limitations  of  computational  models  for  predicting  the  effect  sizes  of  variants.  We  identified  small  edits  that  can  tune  gene  expression  over  a  large  dynamic  range,  suggesting  new  possibilities  for  prime  editing-based  therapeutics  targeting  regulatory  DNA.  Variant-EFFECTS  provides  a  generalizable  tool  to  dissect  regulatory  DNA  and  to  identify  genome  editing  reagents  that  tune  gene  expression  in  an  endogenous  context.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aDNA  methylation
■650  4▼aPlasmids
■650  4▼aRNA  polymerase
■650  4▼aCRISPR
■650  4▼aGene  expression
■650  4▼aDeep  learning
■650  4▼aSyntax
■650  4▼aAntibodies
■650  4▼aMutation
■650  4▼aCloning
■650  4▼aDesign
■650  4▼aGenomes
■650  4▼aEpigenetics
■650  4▼aGenomics
■650  4▼aMutagenesis
■650  4▼aDrug  resistance
■650  4▼aTranscription  factors
■650  4▼aBiochemistry
■650  4▼aBioinformatics
■650  4▼aGenetics
■650  4▼aPharmacology
■690    ▼a0389
■690    ▼a0800
■690    ▼a0487
■690    ▼a0715
■690    ▼a0369
■690    ▼a0419
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360771▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books