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科学家鉴定出 5,072 个人类必需基因
在《细胞》杂志最近发表的一项研究中，研究人员检查了几个难以捉摸的人类必需基因的表型景观，以创建详细的基因型-表型资源，概述破坏基本细胞过程的表型后果。资源：人类基本基因的表型景观。图片来源：Billions Photos / Shutterstock 背景 确定必需基因在不同细胞过程中的作用，包括可视化它们对细胞形态的贡献，对于了解细胞生长、增殖和功能的基础至关重要。关于这项研究 在本研究中，研究人员首先进行了成簇规则间隔短回文重复序列 (CRISPR) – CRISPR 相关蛋白 9...
科学家鉴定出 5,072 个人类必需基因
在最近发表在该杂志上的一项研究中 细胞 研究人员检查了几个难以捉摸的人类必需基因的表型景观，以创建详细的基因型-表型资源，概述破坏基本细胞过程的表型后果。
背景
确定必需基因在不同细胞过程中的作用，包括可视化它们对细胞形态的贡献，对于理解细胞生长、增殖和功能的基础至关重要。
关于学习
在本研究中，研究人员首先进行了基于成簇规则间隔短回文重复序列（CRISPR）——基于CRISPR相关蛋白9（Cas9）的功能筛选，并鉴定了5,072个赋予健康的必需基因。 接下来，他们从现有的 sgRNA 文库中选择了四个针对每个基因的单引导核糖核酸 (sgRNA) 序列，以及 250 个“非靶向”sgRNA。
他们将 sgRNA 文库传递给 HeLa 细胞，其中包含集成的多西环素诱导型 Cas9 构建体。 接下来，他们固定细胞并原位扩增 sgRNA 序列。 然后，他们用四种染料对细胞进行染色和成像，帮助他们可视化核形态、脱氧核糖核酸 (DNA) 损伤反应、微管和丝状肌动蛋白。
将细胞分类为间期或有丝分裂后，研究小组进行了下游分析。 这种基于图像的筛选提供了显微图像，帮助研究人员提取 1,084 个细胞成像参数的表型测量值，包括强度、亚细胞分布、斑点共定位以及细胞和细胞核大小和形状的测量值。 研究人员比较了超过 3100 万个细胞的 sgRNA 身份，四种 sgRNA 的每个基因靶标的中位数为 6,119 个细胞。 最后，研究人员进行了活细胞混合成像，以确定染色体分离所需的基因。
研究结果
对超过 3100 万个个体敲除细胞进行汇总显微分析，分析了数千个赋予健康的人类基因，并根据所得的细胞表型确定了对核心生物过程的特定贡献。 细胞参数可以在大型细胞群中直接比较，被称为基因靶标的表型“指纹”。 通过比较这些表型特征，研究人员以足够的分辨率定义了共功能基因关系，以区分特定细胞过程中的相关作用。 然而，只有四种细胞染料足以识别不同生物途径的基因之间的功能关系，而无需分析与具有不同功能的每个细胞途径相对应的特定细胞标记。
除了确定已建立的关系之外，当前的工作还对不完全表征的基因对基本细胞过程的贡献提供了一些预测。 例如，表型聚类分析表明 C7orf26 是核心整合复合物的亚基，C1orf131 是核糖体生物发生的调节因子，AKIRIN2 是蛋白酶体功能的调节因子。 他们还发现了导致有丝分裂功能缺陷的基因敲除，包括膜结合转运蛋白 AQP7 和 ATP1A1 的意外作用以及细胞渗透压在促进准确染色体分离方面的作用。
此外，本文还揭示了几种基因表达调控因子在细胞分裂控制中的作用，包括预测的转录因子ZNF335、DREAM复合物（LIN52）、30端mRNA加工复合物（CLP1）和较小的剪接体（RNPC3）。特定细胞分裂成分的表达。 这些例子凸显了光学筛选在识别不同生物途径中的协同功能基因方面的力量，并有可能从此处发布的数据中获得进一步的发现。
结论
研究人员有效地使用复杂的、多维的、基于图像的表型来获得跨不同细胞过程的功能相关的基因簇，其规模比任何单一的基于图像的汇总分析屏幕大得多。 因此，研究人员现在拥有强大的数据源可供探索，并拥有全面的测试环境来开发分析技术。
两种蛋白质可以在单一的生物途径中发挥作用，而不表现出直接的相互作用。 除了准确识别各种细胞过程中的共功能基因之外，当前的研究还为蛋白质组范围内的蛋白质相互作用研究提供了一种高度可扩展的正交方法。 此外，基于定量图像的表型分析显着定义了泛必需基因的基因簇，例如。 B. 跨细胞系没有不同要求的核糖体成分。 在许多情况下，该分析还确定了其他基因并对其基因簇进行了更细粒度的分辨率，从而可以区分核心核糖体亚基和核糖体生物发生因子。
该研究方法在识别形态学过程的基因簇方面也非常成功，包括胞质分裂、核运输、染色体浓缩等，否则这些基因簇由于转录变化而难以识别。 它还生成复杂的概况数据，并且每个细胞的扰动身份使得能够在单个实验中将多个高维表型与单个扰动直接关联。 总体而言，相对便宜、基于图像的 CRISPR 分析筛选已成为定义基因网络和人类基因功能作用的强大策略。 此外，与基于图像的阵列屏幕相比，基于图像的池化屏幕相对容易缩放，并且混合对照为比较提供了可靠的统计基础。
参考：
- 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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