CRISPR Screen细节

本文由Gemini 2.5 Pro根据我的草稿填充完成,涉及的公式推导没有写全,需要的读者可以复制后去问AI。


CRISPR筛选是功能基因组学研究的利器,但其成功依赖于对实验细节的精准把控。本文聚焦三个关键环节:sgRNA文库均匀性细胞起始量优化(MOI与覆盖度平衡)细胞传代瓶颈管理,分享核心要点与实践建议,助您获得可靠的筛选结果。

一、 保证起点公平:sgRNA质粒文库的均匀性

理想的CRISPR筛选始于一个各种sgRNA质粒拷贝数均等的文库。

  • 验证先行: 必须通过NGS测序严格验证初始文库的均匀性。
  • 扩增挑战与对策: 文库扩增易引入瓶颈效应,导致sgRNA丰度偏斜。为维持均匀性:
    • 超量转化: 采用高效率转化(如电转),确保转化子总数远超sgRNA种类数(>100倍覆盖度)。
    • 合并培养: 关键:避免挑单克隆。 应合并所有转化子(刮板或液体转化后直接培养)进行大规模培养。
    • 均匀抽提: 抽提前充分混匀菌液,确保质粒样本代表性。
  • 再次验证: 扩增后必须再次NGS测序评估均匀性。
  • 衡量指标:
    • 偏斜度 (Skew Ratio): 最高1/4 sgRNA reads总数 / 最低1/4 sgRNA reads总数。比值越接近1越好(目标<10,理想<5)。
    • 完整性 (Representation): 确认所有设计的sgRNA均被检出(reads > 0)。

二、 精确计算细胞量:平衡低MOI与高覆盖度

文库导入细胞需平衡两大原则:

  • 原则一:低MOI (Multiplicity of Infection)
    • 目标: 最大化单sgRNA整合细胞比例,减少多重感染干扰。
    • 评估 (基于泊松分布, λ=MOI): 关键看多重感染细胞在所有被感染细胞中的占比 [P(k≥2) / P(k≥1)]。
      • MOI = 0.3: P(k≥1) ≈ 25.9%, P(k≥2) ≈ 3.7%. 比例 ≈ 14.3%
      • MOI = 0.1: P(k≥1) ≈ 9.5%, P(k≥2) ≈ 0.45%. 比例 ≈ 4.7%
    • 建议: MOI控制在0.1-0.3,显著降低有效筛选群体中的多重感染比例。
  • 原则二:高sgRNA覆盖度 (High sgRNA Coverage)
    • 目标: 确保每条sgRNA有足够细胞代表,抵抗筛选过程中的随机丢失。
    • 建议: 起始覆盖度至少300-500x,甚至更高。
  • 计算初始细胞量 (N):
    • N = (sgRNA种类数 S) * (期望覆盖度 C) / (有效感染率 E)
    • 低MOI下,E可近似为MOI。
    • 示例: 8万sgRNA,500x覆盖度,MOI=0.1 → N = 80k * 500 / 0.1 = 4亿 最低起始细胞数。

三、 精准病毒滴度:MOI滴定与应用

病毒感染效率多变,精确滴定必不可少。

  • 滴定必要性: 不同病毒批次、储存条件、细胞状态均影响效率,务必在使用前对特定细胞系进行MOI滴定
  • MOI与存活率关系: 筛选后存活细胞比例(Y)与MOI基于泊松分布关联:Y = 1 – e^-MOI。由于MOI与病毒体积(X)成正比 (MOI=kX),故 Y = 1 – e^(-kX)
  • 操作: 通过实验测定一系列X对应的Y值,绘制曲线,确定达到目标MOI(如MOI=0.1对应Y≈9.5%)所需的病毒体积X。

四、 细胞传代的瓶颈:维持覆盖度的挑战

大规模细胞培养需弃去部分细胞,此过程即为瓶颈,易丢失低丰度sgRNA。

  • 风险量化 (CV示例): 假设传代保留50%细胞,分析代表数波动(Coefficient of Variation, CV = SD/Mean)。
    • sgRNA代表数=100: 期望保留50, SD≈5, CV≈10%
    • sgRNA代表数=10: 期望保留5, SD≈1.58, CV≈31.6%
  • 结论: 低丰度sgRNA的相对抽样误差(CV)急剧增大,丢失风险极高。关键在于每次传代保留足够细胞数,始终维持必要的sgRNA覆盖度(例如,维持>300x)。

结语

CRISPR筛选的可靠性源于对细节的严谨控制。精细管理文库均匀性细胞数与MOI/覆盖度、以及细胞传代过程,是获取高质量、可重复数据的基石。

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