oFlowSeq: a quantitative approach to identify protein coding mutations affecting cell type enrichment using mosaic CRISPR-Cas9 edited cerebral organoids

清脆的 生物 基因座(遗传学) 索引 遗传学 基因 计算生物学 类有机物 电池类型 人类遗传学 Cas9 基因型 细胞 单核苷酸多态性
作者
Pepper Dawes,Liam F. Murray,Meagan N. Olson,Nathaniel Barton,Molly Smullen,Madhusoodhanan Suresh,Guang Yan,Yucheng Zhang,Aria Fernandez-Fontaine,Jay English,Mohammed Uddin,ChangHui Pak,George M. Church,Yingleong Chan,Elaine T. Lim
出处
期刊:Human Genetics [Springer Nature]
卷期号:142 (8): 1281-1291 被引量:4
标识
DOI:10.1007/s00439-023-02534-4
摘要

Cerebral organoids are comprised of diverse cell types found in the developing human brain, and can be leveraged in the identification of critical cell types perturbed by genetic risk variants in common, neuropsychiatric disorders. There is great interest in developing high-throughput technologies to associate genetic variants with cell types. Here, we describe a high-throughput, quantitative approach (oFlowSeq) by utilizing CRISPR-Cas9, FACS sorting, and next-generation sequencing. Using oFlowSeq, we found that deleterious mutations in autism-associated gene KCTD13 resulted in increased proportions of Nestin+ cells and decreased proportions of TRA-1–60+ cells within mosaic cerebral organoids. We further identified that a locus-wide CRISPR-Cas9 survey of another 18 genes in the 16p11.2 locus resulted in most genes with > 2% maximum editing efficiencies for short and long indels, suggesting a high feasibility for an unbiased, locus-wide experiment using oFlowSeq. Our approach presents a novel method to identify genotype-to-cell type imbalances in an unbiased, high-throughput, quantitative manner.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Feng完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
花花完成签到,获得积分10
2秒前
一言矣完成签到 ,获得积分10
3秒前
海绵宝宝完成签到,获得积分10
4秒前
贪吃的猴子完成签到,获得积分10
4秒前
long完成签到 ,获得积分10
5秒前
研友_LOqqmZ发布了新的文献求助10
6秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
kilig应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
清心淡如水完成签到,获得积分10
6秒前
Hao应助命运的X号采纳,获得10
7秒前
8秒前
9秒前
哭泣恋风完成签到 ,获得积分10
9秒前
zhizhzihzih完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
2568269431完成签到 ,获得积分10
10秒前
panzer发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
smile发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
酷炫蚂蚁发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
Andy_Cheung完成签到,获得积分10
12秒前
feng完成签到,获得积分10
13秒前
maomao发布了新的文献求助10
13秒前
leena完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
青衣北风发布了新的文献求助10
14秒前
feng发布了新的文献求助10
14秒前
guygun发布了新的文献求助10
17秒前
小灰灰完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527990
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108173
关于积分的说明 9287913
捐赠科研通 2805882
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540119
邀请新用户注册赠送积分活动 716941
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709824