A strategy for genome-wide seamless tagging of human protein-coding genes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Comprehensive and systematic proteome-wide experiments require financial and technical resources unavailable to most researchers. Here we describe a scalable CRISPR/Cas9-non-homologous end joining (NHEJ) based method for P ooled R ecombinant I ntegration of S eamless M arkers (PRISM) into protein coding genes. We created two gRNA libraries for 5’- and 3’-tagging of 18,804 human protein-coding genes. Selection for in-frame integration of the donor cassette can be guaranteed by fusing it to an antibiotic resistance enzyme (ARE) and P2A self-cleaving peptide, resulting in tagged proteins and free ARE to select for clones with inserted donor cassettes. We achieved a library integration rate of 19.75% and tagging of ∼80% for genes expressed in Hek293T cells and notably, 89.7% of essential genes, with donor DNA. Our strategy is scalable, specific, and selective, paving the way for genome-scale construction of human cell lines tagged with different types of reporter genes for protein functional characterization. Significance statement Here we report the first practical method to achieve near complete 5’- or 3’-end integration of reporter protein-coding sequences to express seamless fusions of human protein and reporter proteins that we call P ooled R ecombinant I ntegration of S eamless M arkers ( PRISM ). PRISM is independent of homology templates, yet it works with high efficiency and precision. Using gRNA-directed CRISPR/Cas9 genome editing and mini-plasmid donor cassettes we were able to tag about 80% of the protein-coding sequences of human genes with a green florescent protein at an integration efficiency of about 20% and most notably, of 90% of essential genes in the human cell line HEK 293T. This is important because the characterization of gene functions in a particular cell type usually begins with essential genes.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».