A Direct Phenotypic Comparison of siRNA Pools and Multiple Individual Duplexes in a Functional Assay
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: RNAi is a prominent tool for the identification of novel regulatory elements within complex cellular pathways. In invertebrates, RNAi is a relatively straightforward process, where large double-stranded RNA molecules initiate sequence-specific transcript destruction in target cells. In contrast, RNAi in mammalian cell culture assays requires the delivery of short interfering RNA duplexes to target cells. Due to concerns over off-target phenotypes and extreme variability in duplex efficiency, investigators typically deliver and analyze multiple duplexes per target. Currently, duplexes are delivered and analyzed either individually or as a pool of several independent duplexes. A choice between experiments based on siRNA pools or multiple individual duplexes has considerable implications for throughput, reagent requirements and data analysis in genome-wide surveys, yet there are relatively few data that directly compare the efficiency of the two approaches. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: To address this critical issue, we conducted a direct comparison of siRNA pools and multiple single siRNAs that target all human phosphatases in a robust functional assay. We determined the frequency with which both approaches uncover loss-of-function phenotypes and compared the phenotypic severity for siRNA pools and the constituent individual duplexes. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our survey indicates that screens with siRNA pools have several significant advantages over identical screens with the corresponding individual siRNA duplexes. Of note, we frequently observed greater phenotypic penetrance for siRNA pools than for the parental individual duplexes. Thus, our data indicate that experiments with siRNA pools have a greater likelihood of generating loss-of-function phenotypes than individual siRNA duplexes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».