Дослідження субклітинних просторових фенотипів за допомогою SPARCS

Генетика прагне зрозуміти, як гени визначають фенотип організму. Генетичний скринінг здійснив революцію в цьому напрямку, створивши неупереджені об’єктивні карти генотип-фенотип. Завдяки створенню бібліотек генетичних мутацій і подальшому виділенню цікавих фенотипових варіантів для генотипування, дослідники неупереджено виявляють зв’язки між генами і зумовленими ними ознаками. Прискорена методами цілеспрямованого руйнування генів, ця методологія тепер масштабується для скринінгу всього геному. Досі ці скринінги обмежувалися дослідженням простих фенотипів, які спричиняють клональне збагачення або призводять до зміни інтенсивності флуоресценції, виміряної за допомогою FACS (fluorescence-activated cell sorting).

Розвиток мікроскопічної візуалізації надає дослідникам дуже змістовну інформацію про різноманітні клітинні фенотипи. У поєднанні з останніми досягненнями в галузі глибокого навчання, це ідеальна технологія для зчитування біологічних фенотипів, що становлять інтерес для генетичних скринінгів. Однак, через технологічні обмеження, до цього часу вона знайшла обмежене застосування..

Тому запрошуємо вас дізнатися про можливості просторового CRISPR-скринінгу (SPARCS – spatially resolved CRISPR screening), який використовує автоматизовану високошвидкісну лазерну мікродисекцію для виявлення цікавих субклітинних фенотипів у масштабі геному людини.

• Як SPARCS дозволяє ізолювати фенотипічні варіанти in situ з практично необмежених розмірів бібліотек
• Які є методи глибокого навчання для ідентифікації нових фенотипів із одноклітинних зображень
• Що обіцяє інтеграція потужних методів мікроскопії та CRISPR для генетичного скринінгу на рівні всього геному

На цьому вебінарі Софія Медлер представить просторовий CRISPR-скринінг (SPARCS), платформу для генетичного скринінгу на основі мікроскопії для просторових субклітинних фенотипів у масштабі геному людини. 

SPARCS використовує автоматизовану високошвидкісну лазерну мікродисекцію для виділення фенотипових варіантів in situ з практично необмежених розмірів бібліотеки. Використовуючи глибоке навчання, фенотипічно цікаві клітини можна ідентифікувати на основі одноклітинних зображень. Щоб продемонструвати потенціал SPARCS, Софія представить результати повногогеномного скринінгу CRISPR-KO щодо формування аутофагосом у 40 мільйонах клітин людини.

Фенотипічні варіанти, що демонструють дефекти у формуванні аутофагосоми, були ідентифіковані за допомогою класифікатора згорткової нейронної мережі (CNN), який розпізнає відмінності у субклітинному розподілі маркера аутофагосоми LC3B на основі одноклітинних зображень. Використовуючи цей класифікатор, SPARCS відновив майже всі відомі гени макроаутофагії в одному експерименті та виявив роль ER-резидентного білка EI24 у біогенезі аутофагосом. Завдяки зосередженню на відкритому та доступному дизайні SPARCS можна легко інтегрувати з будь-яким мікроскопом. У поєднанні з нещодавно розробленими бібліотеками Python з відкритим вихідним кодом SPARCS дозволяє швидко генерувати та аналізувати зображення однієї клітини. Використовуючи найсучасніші методи глибокого навчання, можна охарактеризувати клітини на основі їхніх субклітинних просторових фенотипів. Ідентифіковані клітини, що представляють інтерес, можна потім швидко перевести на карту розрізу для лазерної мікродисекції.

Протягом вебінару Софія розповість, як можна використовувати SPARCS та розроблені на його основі інструменти для використання всієї потужності передових технологій візуалізації для забезпечення генетичного скринінгу по всьому геному для різноманітних просторових субклітинних фенотипів in situ.