NIS-Seq enables cell-type-agnostic optical perturbation screening
Notice bibliographique
Résumé
Optical pooled screening offers a broader-scale alternative to enrichment-based perturbation screening, using fluorescence microscopy to correlate phenotypes and perturbations across single cells. Previous methods work well in large, transcriptionally active cell lines, because they rely on cytosolic detection of endogenously expressed barcoded transcripts; however, they are limited by reliable cell segmentation, cytosol size, transcriptional activity and cell density. Nuclear In-Situ Sequencing (NIS-Seq) expands this technology by creating bright sequencing signals directly from nuclear genomic DNA to screen nucleated cells at high density and high library complexity. By inserting an inverted phage promoter downstream of the single guide RNA (sgRNA), many RNA copies of the sgRNA can be generated and sequenced independently of cellular transcription. In this study, we benchmarked NIS-Seq across eight cell types from two species and performed four genome-scale optical perturbation screens, identifying key players of inflammation-related cellular pathways. Finally, we performed a small-scale pooled optical screen in primary human macrophages from blood of healthy donors and demonstrated barcode identification in lentivirally transduced human skin tissue.
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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 ».