CRISPR-StAR enables high-resolution genetic screening in complex in vivo models
Notice bibliographique
Résumé
Pooled genetic screening with CRISPR-Cas9 has enabled genome-wide, high-resolution mapping of genes to phenotypes, but assessing the effect of a given genetic perturbation requires evaluation of each single guide RNA (sgRNA) in hundreds of cells to counter stochastic genetic drift and obtain robust results. However, resolution is limited in complex, heterogeneous models, such as organoids or tumors transplanted into mice, because achieving sufficient representation requires impractical scaling. This is due to bottleneck effects and biological heterogeneity of cell populations. Here we introduce CRISPR-StAR, a screening method that uses internal controls generated by activating sgRNAs in only half the progeny of each cell subsequent to re-expansion of the cell clone. Our method overcomes both intrinsic and extrinsic heterogeneity as well as genetic drift in bottlenecks by generating clonal, single-cell-derived intrinsic controls. We use CRISPR-StAR to identify in-vivo-specific genetic dependencies in a genome-wide screen in mouse melanoma. Benchmarking against conventional screening demonstrates the improved data quality provided by this technology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».