本文要点
1）研究人员描述了模块化的碱基编辑活性"传感器"，它将单向导RNA（sgRNA）和同源的目标位点顺式连接起来，并利用它们来系统地测量成千上万的sgRNA与功能不同碱基编辑器配对的编辑效率和精度。
2）通过量化超过200,000个编辑器-sgRNA组合的传感器编辑，研究人员提供了一个全面的sgRNA资源，用于在多个模型系统中引入和研究癌症相关的单核苷酸变异。
3）研究人员证明，经过传感器验证的工具可以简化体内癌症模型的产生，并且在集合的sgRNA库中整合传感器模块可以帮助解释高通量碱基编辑筛选。
4）使用这种方法，研究人员确定了几个以前未被描述的突变TP53等位基因作为癌细胞增殖和体内肿瘤发展的驱动因素。
本文研究表明，该框架将有助于在细胞和动物模型中对癌症变体进行功能研究。
参考文献：
Francisco J. Sánchez-Rivera，et al. Base editing sensor libraries for high-throughput engineering and functional analysis of cancer-associated single nucleotide variants. Nature Biotechnology, 2022.
DOI：10.1038/s41587-021-01172-3
https://www.nature.com/articles/s41587-021-01172-3
