Name: MEDUSA para la identificación de genes reguladores de la muerte en datos de perfiles quimiogenéticos (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-02-07T14:45:00.000+00:00
Duration: 7 min 17 s
Description: Aprende el método MEDUSA para cuantificar efectos de knockouts génicos en la muerte celular regulada. Esta técnica mejora la identificación de genes reguladores en terapias contra el cáncer.

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<ol><li>Przybyla, L., Gilbert, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+era+in+functional+genomics+screens%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Genet%22%5BJournal%5D)">A new era in functional genomics screens.</a> Nat Rev Genet. 23 (2), 89-103 (2021).</li>
<li>Colic, M., Hart, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chemogenetic+interactions+in+human+cancer+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Struct+Biotechnol+J%22%5BJournal%5D)">Chemogenetic interactions in human cancer cells.</a> Comput Struct Biotechnol J. 17, 1318-1325 (2019).</li>
<li>Colic, M., Hart, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Common+computational+tools+for+analyzing+CRISPR+screens%5BTitle%5D)+AND+%22Emerg+Top+Life+Sci%22%5BJournal%5D)">Common computational tools for analyzing CRISPR screens.</a> Emerg Top Life Sci. 5 (6), 779-788 (2021).</li>
<li>Dixon, S. J., Lee, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quick+tips+for+interpreting+cell+death+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">Quick tips for interpreting cell death experiments.</a> Nat Cell Biol. 25 (12), 1720-1723 (2023).</li>
<li>Honeywell, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+genomic+screens+with+death+rate+analyses+reveal+mechanisms+of+drug+action%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Chem+Biol%22%5BJournal%5D)">Functional genomic screens with death rate analyses reveal mechanisms of drug action.</a> Nat Chem Biol. 20 (11), 1443-1452 (2024).</li>
<li>Leylek, O., Honeywell, M. E., Lee, M. J., Hemann, M. T., Ozcan, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+genomics+reveals+an+off-target+dependency+of+drug+synergy+in+gastric+cancer+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Gastric+Cancer%22%5BJournal%5D)">Functional genomics reveals an off-target dependency of drug synergy in gastric cancer therapy.</a> Gastric Cancer. 27 (6), 1201-1219 (2024).</li>
<li>Richards, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+antagonism+and+single-agent+dominance+result+from+differences+in+death+kinetics%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Chem+Biol%22%5BJournal%5D)">Drug antagonism and single-agent dominance result from differences in death kinetics.</a> Nat Chem Biol. 16 (7), 791-800 (2020).</li>
<li>Richards, R., Honeywell, M. E., Lee, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((FLICK%3A+an+optimized+plate+reader-based+assay+to+infer+cell+death+kinetics%5BTitle%5D)+AND+%22STAR+Protoc%22%5BJournal%5D)">FLICK: an optimized plate reader-based assay to infer cell death kinetics.</a> STAR Protoc. 2 (1), 100327(2021).</li>
<li>Forcina, G. C., Conlon, M., Wells, A., Cao, J. Y., Dixon, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+quantification+of+population+cell+death+kinetics+in+mammalian+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Syst%22%5BJournal%5D)">Systematic quantification of population cell death kinetics in mammalian cells.</a> Cell Syst. 4 (6), 600-610.e6 (2017).</li>
<li>Hart, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+and+design+of+genome-wide+CRISPR%2FSpCas9+knockout+screens%5BTitle%5D)+AND+%22G3%22%5BJournal%5D)">Evaluation and design of genome-wide CRISPR/SpCas9 knockout screens.</a> G3. 3 (8), 2719-2727 (2017).</li>
<li>Hart, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+CRISPR+screens+reveal+fitness+genes+and+genotype-specific+cancer+liabilities%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">High-resolution CRISPR screens reveal fitness genes and genotype-specific cancer liabilities.</a> Cell. 163 (6), 1515-1526 (2015).</li>
<li>Cruz-Gordillo, P., Honeywell, M. E., Harper, N. W., Leete, T., Lee, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ELP-dependent+expression+of+MCL1+promotes+resistance+to+EGFR+inhibition+in+triple-negative+breast+cancer+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Signal%22%5BJournal%5D)">ELP-dependent expression of MCL1 promotes resistance to EGFR inhibition in triple-negative breast cancer cells.</a> Sci Signal. 13 (658), eabb9820(2020).</li>
<li>Parnas, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Genome-wide+CRISPR+screen+in+primary+immune+cells+to+dissect+regulatory+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">A Genome-wide CRISPR screen in primary immune cells to dissect regulatory networks.</a> Cell. 162 (3), 675-686 (2015).</li>
<li>Schwartz, H. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Drug+GRADE%3A+An+integrated+analysis+of+population+growth+and+cell+death+reveals+drug-specific+and+cancer+subtype-specific+response+profiles%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep%22%5BJournal%5D)">Drug GRADE: An integrated analysis of population growth and cell death reveals drug-specific and cancer subtype-specific response profiles.</a> Cell Rep. 31 (12), 107800(2020).</li>
<li>Montecucco, A., Biamonti, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cellular+response+to+etoposide+treatment%5BTitle%5D)+AND+%22Cancer+Lett%22%5BJournal%5D)">Cellular response to etoposide treatment.</a> Cancer Lett. 252 (1), 9-18 (2007).</li>
<li>Shalem, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-scale+CRISPR-Cas9+knockout+screening+in+human+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Genome-scale CRISPR-Cas9 knockout screening in human cells.</a> Science. 343 (6166), 84-87 (2014).</li>
<li>Colic, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identifying+chemogenetic+interactions+from+CRISPR+screens+with+drugZ%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Med%22%5BJournal%5D)">Identifying chemogenetic interactions from CRISPR screens with drugZ.</a> Genome Med. 11 (1), 52(2019).</li>
<li>Olivieri, M., Durocher, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genome-scale+chemogenomic+CRISPR+screens+in+human+cells+using+the+TKOv3+library%5BTitle%5D)+AND+%22STAR+Protoc%22%5BJournal%5D)">Genome-scale chemogenomic CRISPR screens in human cells using the TKOv3 library.</a> STAR Protoc. 2 (1), 100321(2021).</li>
<li>Cai, X., Stringer, J. M., Zerafa, N., Carroll, J., Hutt, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Xrcc5%2FKu80+is+required+for+the+repair+of+DNA+damage+in+fully+grown+meiotically+arrested+mammalian+oocytes%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Death+Dis%22%5BJournal%5D)">Xrcc5/Ku80 is required for the repair of DNA damage in fully grown meiotically arrested mammalian oocytes.</a> Cell Death Dis. 14 (7), 397(2023).</li>
<li>Colville, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Death-seq+identifies+regulators+of+cell+death+and+senolytic+therapies%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Metab%22%5BJournal%5D)">Death-seq identifies regulators of cell death and senolytic therapies.</a> Cell Metab. 35 (10), 1814-1829.e6 (2023).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Platos Fisherbrand TC de 100 mm</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012924</td><td>Para el crecimiento de células y la optimización del tamaño de la población</td></tr><tr><td>Platos Fisherbrand TC de 150 mm</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012925</td><td>Para el crecimiento de células y la optimización del tamaño de la población</td></tr><tr><td>Paquete DESeq2</td><td>R</td><td>v1.44.0</td><td>Para calcular el cambio de pliegue</td></tr><tr><td>DMEM</td><td>Corning</td><td>10017CV</td><td>Para siembra y farmacocinación células</td></tr><tr><td>DMSO</td><td>Fisher Scientific</td><td>MT-25950CQC</td><td>Para la siembra y el farmacamiento de células</td></tr><tr><td>Fisherbrand de 96 pocillos, tratados con cultivo celular, microplaca con fondo en forma de U</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012932</td><td>Para la siembra y el farmacamiento de células (placa de clavijas)</td></tr><tr><td>Greiner Bio-One&nbsp; CELLSTAR &mu; Microplaca transparente de 96 pocillos, tratada con cultivo celular, de fondo plano</td><td>Greiner</td><td>655090</td><td>para sembrar y farmacocar células</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks&nbsp;</td><td>R2024a</td><td>Para realizar FLICK, GRADE y MEDUSA</td></tr><tr><td>Lector de fluorescencia de microplacas</td><td>Tecan</td><td>Spark</td><td>Para mediciones de células muertas</td></tr><tr><td>Sytox Green</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>S7020</td><td>Para mediciones de células muertas</td></tr><tr><td>Biblioteca CRISPR TKOV3</td><td>Addgene</td><td>125517</td><td>Para realizar pantallas CRISPR</td></tr><tr><td>Triton-X 100</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>J66624-AP</td><td>Para permeabilizar las células</td></tr><tr><td>Azul de tripán&nbsp;</td><td>Corning</td><td>MT25900CI</td><td>Para medir células vivas/muertas</td></tr></tbody></table>

medusa para la identificación de genes reguladores de la muerte en datos de perfiles quimiogenéticos

MEDUSA for Identifying Death Regulatory Genes in Chemo-genetic Profiling Data

Usando este protocolo, exploramos las dependencias genéticas de la muerte inducida por etopósido en células U2OS. El etopósido es una quimioterapia comúnmente utilizada que daña el ADN15. Este experimento de perfil quimiogenético se realizó utilizando la biblioteca GeCKOv216 en células U2OS que expresan Cas95. En este tipo de experimentos, la función génica se infiere típicamente de la abundancia relativa de un clon knockout determinado cuando se com...

MEDUSA para la identificación de genes reguladores de la muerte en datos de perfiles quimiogenéticos

Systematic screening of gain- or loss-of-function genetic perturbations can be used to characterize the genetic dependencies and mechanisms of regulation ...

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Research

Investigación

JoVE Journal

Cancer Research

Investigación del cáncer

A continuación, presentamos un enfoque sistemático para desarrollar fisiológicamente relevante, sensible y...

En Vivo Modelado del Genoma Humano Morbid usando Danio rerio

Aquí, presentamos un protocolo para realizar knockouts de genes que son embrionarios letales in vivo en tumores derivados de modelos de ratón genéticamente modificados y luego evaluamos el efecto que el knockout tiene sobre el crecimiento tumoral, la proliferación, la supervivencia, la migración, la invasión y el transcriptoma in vitro e in vivo.

Definición de las funciones genéticas en la tumorigénesis mediante la ablación ex vivo de alelos floxados en células tumorales malignas de la vaina del nervio periférico

Este artículo describe un flujo de trabajo de técnicas empleadas para probar nuevos mediadores candidatos de metástasis de melanoma y sus mecanismos de acción.

Una plataforma de descubrimiento robusta para la identificación de nuevos mediadores de la metástasis del melanoma

Hemos desarrollado un enfoque de oncogenómica comparativa entre especies que utiliza análisis genómicos y cribados genómicos funcionales para identificar y comparar dianas terapéuticas en tumores que surgen en modelos de ratón modificados genéticamente y el tipo de tumor humano correspondiente.

Perfiles genéticos y cribado de abandono a escala genómica para identificar dianas terapéuticas en modelos murinos de tumor maligno de la vaina de los nervios periféricos

Este protocolo describe una herramienta útil para identificar cambios moleculares significativos en el cáncer y conduce al desarrollo de nuevos enfoques diagnósticos y terapéuticos para el carcinoma de células escamosas de esófago.

Desarrollo de un compendio para el carcinoma de células escamosas de esófago

Aquí, presentamos varios métodos simples para evaluar la viabilidad y la muerte en esferoides de células cancerosas 3D, que imitan los gradientes fisicoquímicos de los tumores in vivo mucho mejor que el cultivo 2D. El modelo esferoide, por lo tanto, permite evaluar la eficacia del fármaco oncológico con una mejor traducción a condiciones in vivo.

Evaluación de la viabilidad celular y la muerte en cultivos esferoides 3D de células cancerosas

Aquí se presenta un protocolo para construir nomogramas basado en el modelo de regresión proporcional de peligros de Cox y el modelo de regresión de riesgo de la competencia. El método de competencia es un método más racional para aplicar cuando los eventos de la competencia están presentes en el análisis de supervivencia.

Establecimiento de un modelo de nomograma de regresión de riesgo competitivo para los datos de supervivencia

Aquí se presenta un protocolo para descubrir los genes conductores sobreexpresados que mantienen las células similares al cáncer derivadas de las células HT29 colorrectales. RNAseq con bioinformática disponible se realizó para investigar y examinar las redes de expresión génica para esclarecer un mecanismo potencial implicado en la supervivencia de las células tumorales dirigidas.

Descubrimiento de genes conductores en tumores timos similares al cáncer de 29 años de origen colorrectal

Aquí se presentan métodos para comprender los efectos anticancerígenos del sobrenadante libre de células de Lactobacillus (LCFS). Las líneas celulares de cáncer colorrectal muestran muertes celulares cuando se tratan con LCFS en cultivos 3D. El proceso de generación de esferoides se puede optimizar dependiendo del andamio y los métodos de análisis presentados son útiles para evaluar las vías de señalización involucradas.

Evaluación de la muerte celular utilizando sobrenadante libre de células de probióticos en cultivos esferoides tridimensionales de células de cáncer colorrectal

En este artículo presentamos un protocolo detallado para la técnica de biopsia líquida no invasiva, incluyendo recolección de sangre, separación de plasma y capa buffy, extracción de ADN cfDNA y germinlina, cuantificación del ADN cfDNA o de la línea germinal, y análisis de enriquecimiento de fragmentos cfDNA.

Detección de ADN libre de células en muestras de plasma sanguíneo de pacientes con cáncer

Aprende el método MEDUSA para cuantificar efectos de knockouts génicos en la muerte celular regulada. Esta técnica mejora la identificación de genes reguladores en terapias contra el cáncer.

MEDUSA para la identificación de genes reguladores de la muerte en datos de perfiles quimiogenéticos

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