技术服务 · 功能基因组

CRISPR功能基因组筛选

通过全基因组或靶向sgRNA文库的慢病毒感染,在细胞群体水平系统性扰动基因功能,结合高通量测序定量各sgRNA的富集/耗尽,配合单细胞测序解析筛选结果,是发现药物靶点、耐药机制和必需基因的强大工具。

CRISPR KO文库CRISPRa文库CRISPRi文库 Brunello / GeCKOMAGeCK分析scRNA-seq解析

技术背景与基本原理

全基因组或通路 CRISPR 筛选的实验逻辑是“病毒文库整合→多孔或重复筛选→gDNA 抽提→建库测序→读数归一与显著性分析”。低 MOI 使大多数细胞只携带一个 sgRNA,表型可追溯到基因。CRISPRa/CRISPRi 以 dCas9 融合转录调节域,在切割缺失下改变表达水平。Perturb-seq 将单细胞转录与条形码 sgRNA 结合,在异质性细胞群中解析网络响应。

在靶点与通路发现中的位置

与化学筛选互补,扰动组库在机制不明表型、合成致死、耐药等问题的探索中具有独特优势,但须注意批次效应、Off-target 与功能冗余。

文库类型与适用场景

三种主要CRISPR文库覆盖基因功能扰动的不同模式,满足多样化研究需求。

KO文库

CRISPR Knockout 文库

sgRNA引导Cas9在靶基因编码区产生DSB,NHEJ修复引入frameshift突变,实现基因功能性敲除。全基因组KO文库可无偏好地在基因组尺度鉴定与特定表型相关的必需基因。

  • Brunello文库(人类):77,441条sgRNA靶向19,114个基因,每基因4条(Doench et al., 2016)
  • Brie文库(小鼠):78,637条sgRNA靶向19,674个基因
  • GeCKOv2:6条sgRNA/基因 + 对照sgRNA,多用于初步筛选
  • 适用:必需基因鉴定、耐药基因筛选、合成致死研究
CRISPRa文库

CRISPR Activation 文库

dCas9融合转录激活域(VP64、VPR或SAM复合体)靶向基因启动子区,上调内源基因表达,用于增益功能(gain-of-function)筛选,发现抑癌基因候选、耐药因子等。

  • SAM(Synergistic Activation Mediator)系统:Konermann et al., Nature 2015
  • 典型上调倍数:10–1000倍(基因依赖)
  • 需稳定表达dCas9-VPR或dCas9-SAM的细胞株
  • 适用:驱动基因鉴定、信号通路激活筛选
CRISPRi文库

CRISPR Interference 文库

dCas9融合转录抑制域(KRAB)靶向基因TSS上游区域,通过招募异染色质蛋白抑制转录,实现可逆的基因表达下调,适合分析剂量效应及转录调控元件。

  • Gilbert et al., Cell 2014(CRISPRi基础文献)
  • 抑制效率通常可达90%以上(靶向TSS ±200 bp)
  • 可逆性:撤除dCas9-KRAB后基因表达恢复
  • 适用:基本功能研究、必要基因验证、增强子筛选
scRNA-seq整合

Perturb-seq 单细胞解析

Perturb-seq将CRISPR扰动与单细胞RNA测序结合,在单细胞分辨率同时读取基因敲除/激活状态和转录组谱,无需预先定义表型,直接从转录组变化推断基因功能。

  • Dixit et al., Cell 2016(Perturb-seq)
  • 每个细胞携带唯一sgRNA条形码,可精确追踪扰动来源
  • 可在异质性细胞群体中解析扰动效果
  • 适合多扰动并行比较(数十至数百条sgRNA)

标准筛选流程

01
文库制备

sgRNA文库克隆至慢病毒骨架

02
病毒包装

低MOI(≤0.3)包装,确保单整合

03
细胞感染

嘌呤霉素筛选,维持≥500× coverage

04
表型筛选

生长/药物/FACS等选择压力

05
基因组DNA提取

PCR扩增sgRNA区域

06
高通量测序

Illumina测序计数各sgRNA

07
MAGeCK分析

RRA算法鉴定显著命中基因

常用文库信息汇总

文库名称物种sgRNA数sgRNA/基因特点
Brunello KO77,4414高特异性设计,低脱靶
Brie KO小鼠78,6374对应Brunello小鼠版本
GeCKOv2 KO人/鼠~123,0006涵盖miRNA,历史积累丰富
Calabrese CRISPRa~56,000~2–4SAM激活系统配套
Dolcetto CRISPRi~57,000~3dCas9-KRAB配套设计
定制靶向文库任意定制5–10聚焦特定通路/基因集

参考文献

内容依据公开论文,不构成对具体服务结果的承诺。

Doench JG, et al. Optimized sgRNA design to maximize activity and minimize off-target effects of CRISPR-Cas9. Nat Biotechnol. 2016;34:184–191意义与启发:为文库 sgRNA 设计、活性与脱靶的权衡提供经验规则,是高通量敲除项目的设计依据。
Li W, et al. MAGeCK enables robust identification of essential genes from genome-scale CRISPR/Cas9 knockout screens. Genome Biol. 2014;15:554意义与启发:提供面向筛选计数矩阵的统计算法,使不同实验室结果可比、可复现。
Gilbert LA, et al. Genome-scale CRISPR-mediated control of gene repression and activation. Cell. 2014;159(3):647–661意义与启发:在哺乳动物细胞中建立可扩展的 dCas9-KRAB 等 CRISPRi 与激活框架,是 CRISPRi/a 筛选的基础文。
Dixit A, et al. Perturb-seq: dissecting molecular circuits with scalable single-cell RNA profiling of pooled genetic screens. Cell. 2016;167(7):1853–1866意义与启发:将混合筛选与 scRNA 联合,是“表型-转录-扰动”单细胞联读的代表性工作。

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