oFlowSeq: A multiplexed quantitative approach to identify genes affecting cell type enrichment using mosaic CRISPR-Cas9 edited cerebral organoids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cerebral organoids are comprised of diverse cell types found in the developing human brain, and can be leveraged for the identification of critical cell types perturbed by genetic risk variants in common, neuropsychiatric disorders. There is great interest in developing high-throughput, multiplexed technologies to associate genetic variants with cell types. Here, we describe a multiplexed, quantitative approach (oFlowSeq) by utilizing CRISPR-Cas9, FACS sorting and next-generation sequencing. Using oFlowSeq, we found that deleterious mutations in autism-associated gene KCTD13 resulted in increased proportions of Nestin+ cells and decreased proportions of TRA-1- 60+ cells within mosaic cerebral organoids. We further identified that a locus-wide CRISPR-Cas9 survey of another 19 genes in the 16p11.2 locus resulted in >2.5% maximum editing efficiencies for short and long indels, suggesting a high feasibility for an unbiased, locus-wide experiment using oFlowSeq. Our approach presents a novel method to identify genotype-to-cell type imbalances in an unbiased, multiplexed, quantitative manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».