Pooled Lentiviral shRNA Screening for Functional Genomics in Mammalian Cells
Notice bibliographique
Résumé
Genome sequencing efforts have reformed the nature of biological inquiry, prompting the development of technologies for the functional annotation of mammalian genes. Based on methodologies originally discovered in plants and Caenorhabditis elegans, RNA interference has offered cell biologists an effective and reproducible approach to perturb gene function in mammalian cells and whole organisms. Initial application of RNA interference libraries targeting the human and mouse genomes relied on arrayed screening approaches, whereby each unique RNA interference reagent is arrayed into individual wells of a microtiter plate. These screens are not trivial to perform, requiring a substantial investment in infrastructure. In the past decade, many technological advances have been made that make genome-wide RNA interference screening more accessible to researchers and more feasible to perform in nonspecialized laboratories. Here, we describe a comprehensive protocol for pooled short-hairpin RNA screening, including methodologies for pooled lentivirus production, cell infection, genome-wide negative selection screening and resources for pooled screen deconvolution, and data analysis. As a technique, pooled shRNA screening is still in its infancy, but the methodology has already been successfully applied to probe diverse signaling pathways, as a means of drug target identification, and to identify essential genes in normal and cancer cell lines.
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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 | 0,001 | 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 ».