Les scientifiques identifient 5 072 gènes humains essentiels

Les scientifiques identifient 5 072 gènes humains essentiels

Dans une étude récemment publiée dans la revue cellule Les chercheurs ont examiné le paysage phénotypique de plusieurs gènes humains essentiels insaisissables pour créer une ressource génotype-phénotype détaillée qui décrit les conséquences phénotypiques de la perturbation des processus cellulaires fondamentaux.

Ressource: Le paysage phénotypique des gènes humains essentiels. Crédit photo : Billion Photos / Shutterstock

arrière-plan

Déterminer le rôle des gènes essentiels dans différents processus cellulaires, notamment en visualisant leurs contributions à la morphologie cellulaire, est crucial pour comprendre les bases de la croissance, de la prolifération et de la fonctionnalité des cellules.

À propos des études

Dans la présente étude, les chercheurs ont d’abord mené un criblage fonctionnel basé sur des répétitions palindromiques courtes groupées régulièrement espacées (CRISPR) – CRISPR-associated Protein 9 (Cas9) et ont identifié 5 072 gènes essentiels conférant une condition physique. Ensuite, ils ont sélectionné quatre séquences d’acide ribonucléique à guide unique (ARNsg) ciblant chaque gène, ainsi que 250 ARNsg « non ciblés », à partir de bibliothèques d’ARNsg existantes.

Ils ont livré la bibliothèque sgRNA aux cellules HeLa contenant une construction Cas9 intégrée inductible par la doxycycline. Ensuite, ils ont fixé les cellules et amplifié les séquences de sgRNA in situ. Ils ont ensuite coloré et imagé les cellules avec quatre colorants qui les ont aidés à visualiser la morphologie nucléaire, la réponse aux dommages de l'acide désoxyribonucléique (ADN), les microtubules et l'actine filamenteuse.

Après avoir classé les cellules en interphase ou en mitotique, l’équipe a effectué des analyses en aval. Ce criblage basé sur l'image a fourni des images microscopiques qui ont aidé les chercheurs à extraire des mesures phénotypiques pour 1 084 paramètres d'imagerie cellulaire, notamment des mesures d'intensité, de distribution subcellulaire, de colocalisation ponctuelle et de taille et de forme des cellules et des noyaux. Les chercheurs ont comparé les identités des sgARN de plus de 31 millions de cellules, avec une médiane de 6 119 cellules par cible de gène pour quatre sgARN. Enfin, les chercheurs ont réalisé une imagerie regroupée de cellules vivantes pour identifier les gènes nécessaires à la ségrégation des chromosomes.

Résultats de l'étude

L'analyse microscopique groupée de plus de 31 millions de cellules individuelles knock-out pour des milliers de gènes humains conférant une forme physique a identifié des contributions spécifiques aux processus biologiques fondamentaux sur la base des phénotypes cellulaires résultants. Les paramètres cellulaires sont directement comparables dans une large population cellulaire et sont appelés « empreintes digitales » phénotypiques d’un gène cible. En comparant ces profils phénotypiques, les chercheurs ont défini des relations génétiques cofonctionnelles avec une résolution suffisante pour distinguer les rôles associés dans des processus cellulaires spécifiques. Cependant, seuls quatre colorants cellulaires étaient suffisants pour identifier les relations fonctionnelles entre les gènes à travers différentes voies biologiques, sans analyser les marqueurs cellulaires spécifiques correspondant à chaque voie cellulaire ayant une fonction différente.

En plus d'identifier les relations établies, les travaux actuels ont fourni plusieurs prédictions sur les contributions de gènes incomplètement caractérisés aux processus cellulaires fondamentaux. Par exemple, l'analyse de regroupement de phénotypes impliquait C7orf26 en tant que sous-unité du complexe intégrateur principal, C1orf131 en tant que régulateur de la biogenèse du ribosome et AKIRIN2 dans la fonction du protéasome. Ils ont également identifié des knock-outs de gènes qui conduisent à des défauts dans la fonction mitotique, notamment les rôles inattendus des transporteurs membranaires AQP7 et ATP1A1 et de l'osmolarité cellulaire dans la promotion d'une ségrégation précise des chromosomes.

En outre, cet article a révélé le rôle de plusieurs régulateurs de l'expression génique dans le contrôle de la division cellulaire, notamment le facteur de transcription prédit ZNF335, le complexe DREAM (LIN52), le complexe de traitement de l'ARNm à 30 extrémités (CLP1) et le plus petit spliceosome (RNPC3). l'expression de composants spécifiques de la division cellulaire. Ces exemples mettent en évidence la puissance du criblage optique pour identifier les gènes cofonctionnels à travers diverses voies biologiques, avec le potentiel de découvertes supplémentaires à partir des données publiées ici.

Conclusions

Les chercheurs ont utilisé efficacement des phénotypes complexes, multidimensionnels et basés sur des images pour obtenir des groupes de gènes fonctionnellement pertinents dans divers processus cellulaires à une échelle beaucoup plus grande que n'importe quel écran de profilage groupé basé sur des images. En conséquence, les chercheurs disposent désormais d’une source de données puissante à explorer et d’un environnement de test complet pour développer des techniques analytiques.

Deux protéines pourraient agir selon une seule voie biologique sans montrer d’interaction directe. En plus d'identifier avec précision les gènes cofonctionnels dans divers processus cellulaires, la présente étude a fourni une approche orthogonale hautement évolutive pour les études d'interaction protéique à l'échelle du protéome. En outre, le profilage phénotypique quantitatif basé sur des images a remarquablement défini des groupes de gènes pour les gènes pan-essentiels, tels que. B. Composants du ribosome qui n'ont pas d'exigences différentes selon les lignées cellulaires. Dans de nombreux cas, cette analyse a également identifié des gènes supplémentaires et une résolution plus fine de leurs groupes de gènes, permettant ainsi de faire la distinction entre les sous-unités principales du ribosome et les facteurs de biogenèse du ribosome.

L'approche de l'étude a également été très efficace pour identifier des groupes de gènes pour des processus morphologiques, notamment la cytokinèse, le transport nucléaire, la condensation des chromosomes et autres, qui seraient autrement difficiles à identifier en raison de changements transcriptionnels. Il a également généré des données de profil complexes et l'identité des perturbations pour chaque cellule a permis une corrélation directe de plusieurs phénotypes de grande dimension avec des perturbations individuelles au cours d'une seule expérience. Dans l’ensemble, les écrans de profilage CRISPR regroupés, relativement peu coûteux et basés sur des images, sont apparus comme une stratégie robuste pour définir les réseaux de gènes et les rôles fonctionnels des gènes humains. De plus, les écrans basés sur des images regroupées étaient relativement faciles à mettre à l’échelle par rapport aux écrans basés sur des images en réseau, les contrôles mixtes fournissant une base statistique solide pour les comparaisons.

Référence:

• Die phänotypische Landschaft wesentlicher menschlicher Gene, Luke Funk, Kuan-Chung Su, Jimmy Ly, David Feldman, Avtar Singh, Brittania Moodie, Paul C.Blainey, Iain M.Cheeseman, Cell 2022, DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.10.017, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0092867422013599

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