CROPseq-multi: a universal solution for multiplexed perturbation in high-content pooled CRISPR screens
Notice bibliographique
Résumé
Forward genetic screens seek to dissect complex biological systems by systematically perturbing genetic elements and observing the resulting phenotypes. While standard screening methodologies introduce individual perturbations, multiplexing perturbations improves the performance of single-target screens and enables combinatorial screens for the study of genetic interactions. Current tools for multiplexing perturbations are limited by technical challenges and do not offer compatibility across diverse screening methodologies, including enrichment, single-cell sequencing, and optical pooled screens. Here, we report the development of CROPseq-multi (CSM), a CROPseq-inspired lentiviral system to multiplex Streptococcus pyogenes (Sp) Cas9-based perturbations with versatile readout compatibility and high performance for both perturbation and barcode identification. CSM has equivalent per-guide activity to CROPseq and low lentiviral recombination frequencies. Dual-guide CSM libraries are constructed in a single, facile molecular cloning step that facilitates the use of unique molecular identifiers. CSM is compatible with enrichment screening methodologies, single-cell RNA-sequencing readouts, and optical pooled screens. For optical pooled screens, an optimized and multiplexed in situ detection protocol improves barcode counts 10-fold (for mRNA detection), enables detection of recombination events, and reduces the number of sequencing cycles required for decoding by 3-fold relative to CROPseq. CROPseq-multi-v2 (CSMv2) adds compatibility for detection methods based on T7 RNA polymerase in vitro transcription. CSM provides a single system for CRISPR screens that is compatible with individual and combinatorial perturbations, diverse SpCas9-based perturbation technologies, and multiple high-content, single-cell phenotypic readouts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».