Name: 화학유전학 프로파일링 데이터에서 사망 조절 유전자를 식별하기 위한 MEDUSA (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-02-07T14:45:00.000+00:00
Duration: 7 min 17 s
Description: 배우세요 MEDUSA 분석법을 활용하여 화학유전학 프로파일링 데이터에서 사망 조절 유전자를 식별하는 방법을. 이 프로토콜은 유전자 녹아웃이 세포 사망에 미치는 영향을 정량화하고 암 치료 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

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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>100mm Fisherbrand TC Dishes</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012924</td><td>세포 성장 및 개체군 크기 최적화용</td></tr><tr><td>150mm Fisherbrand TC Dishes</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012925</td><td>세포 성장 및 개체군 크기 최적화용</td></tr><tr><td>DESeq2</td><td>R 패키지</td><td>v1.44.0</td><td>폴드 변경 계산용</td></tr><tr><td>DMEM</td><td>Corning</td><td>10017CV</td><td>파종 및 약물 주입용 세포</td></tr><tr><td>DMSO</td><td>Fisher Scientific</td><td>MT-25950CQC</td><td>세포 파종 및 투여용</td></tr><tr><td>Fisherbrand 96-Well, 세포 배양 처리, U-형 바닥 마이크로플레이트</td><td>Fisher Scientific</td><td>FB012932</td><td>세포 파종 및 투여용 (핀 플레이트)</td></tr><tr><td>Greiner Bio-One&nbsp; 셀스타 &뮤; Clear 96-well, Cell Culture Treated, Flat-Bottom Microplate</td><td>Greiner</td><td>655090</td><td>세포 파종 및 약물 주입용</td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks&nbsp;</td><td>R2024a</td><td>FLICK, GRADE 및 MEDUSA</td></tr><tr><td>마이크로플레이트 형광 리더</td><td>Tecan</td><td>Spark</td><td>사체 측정용</td></tr><tr><td>Sytox Green</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>S7020</td><td>사세포 측정용</td></tr><tr><td>TKOV3 CRISPR 라이브러리</td><td>Addgene</td><td>125517</td><td>CRISPR 스크린 트리</td></tr><tr><td>톤-X 100</td><td>Thermo Fisher Scientific</td><td>J66624-AP</td><td>세포를 투과시키는 경우</td></tr><tr><td>트리판 블루&nbsp;</td><td>Corning</td><td>MT25900CI</td><td>살아있는/죽은 세포 측정용</td></tr></tbody></table>

화학유전학 프로파일링 데이터에서 사망 조절 유전자를 식별하기 위한 medusa

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

이 프로토콜을 사용하여 U2OS 세포에서 에토포사이드에 의한 사멸의 유전적 의존성을 조사했습니다. 에토포사이드(Etoposide)는 일반적으로 사용되는 DNA 손상 화학요법이다15. 이 화학유전학 프로파일링 실험은 U2OS 세포를 발현하는 Cas9의 GeCKOv2 라이브러리16을 사용하여 수행되었습니다5. 이러한 유형의 실험에서 유전자 기능은 일반적으로 약물 처리된 집단과 처리되지 않은 집단을 비교할 때 주어진 녹아웃 클론의 상대적 풍부함에서 추론됩니다(그림 1A-B). 그러나 치료된 상태와 치료되지 않은 상태의 녹아웃 세포의 수를 직접 비교할 수는 없는데, 이는 치료된 개체군과 치료되지 않은 개체군의 크기가 매우 다를 가능성이 높기 때문입니다. 따라서, 일반적인 분석 방법은 일반적으로 비표적 sgRNA<sup clas...

화학유전학 프로파일링 데이터에서 사망 조절 유전자를 식별하기 위한 MEDUSA

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

medusa-for-identifying-death-regulatory-genes-chemo-genetic-profiling

Research

연구

JoVE Journal

Cancer Research

암 연구

여기, 우리는 개발을위한 체계적인 접근 방법을 제시 생리 학적 관련성이 민감하고...

Danio rerio를 사용하여 병적 인 인간 게놈의 생체 모델링에

여기에서, 우리는 유전자 조작된 마우스 모델 유래 종양 에서 생체내에서 배아 치사되는 유전자 녹아웃을 수행하기 위한 프로토콜을 제시하고, 이어서 녹아웃이 종양 성장, 증식, 생존, 이동, 침윤 및 시험 관내 및 생체내에서 전사체에 미치는 영향을 평가한다.

악성 말초 신경 시스 종양 세포에서 Floxed 대립 유전자의 Ex vivo 절제에 의한 종양 발생에서 유전자 기능 정의

이 기사는 흑색종 전이의 새로운 후보 매개체와 그 작용 메커니즘을 테스트하는 데 사용되는 기술의 워크 플로우에 대해 설명합니다.

흑색종 전이의 새로운 중재자 식별을 위한 강력한 발견 플랫폼

우리는 유전자 조작 마우스 모델에서 발생하는 종양과 해당 인간 종양 유형에서 발생하는 종양의 치료 표적을 식별하고 비교하기 위해 게놈 분석 및 기능적 게놈 스크리닝을 활용하는 종간 비교 종양유전체학 접근 방식을 개발했습니다.

악성 말초 신경초 종양의 마우스 모델에서 치료 표적을 식별하기 위한 유전자 프로파일링 및 게놈 규모 드롭아웃 스크리닝

이 프로토콜은 암의 중요한 분자 변화를 식별하는 데 유용한 도구를 설명하고 식도 편평 세포 암종에 대한 새로운 진단 및 치료 접근법의 개발로 이어집니다.

식도 편평 세포 암종에 대한 개요서 개발

여기 우리는 머리와 목 편평 상피 세포 암의 orthotopic murine 모델 개발에 대 한 재현 방법 제시. 종양 괴 사, 불 쌍 한 차별화, 꾸벅꾸벅 졸 기 전이 및 면역 침투를 포함 하 여 질병의 임상 관련 histopathological 기능을 보여 줍니다. 부전 실어증, 턱 변위, 및 체중 감소를 포함 한 임상 관련 증상을 개발 하는 종양 방위 쥐.

종양 면역 프로 파일링에 대 한 쥐 및 치료 반응 평가에 편평 세포 암 종 세포의 intramucosal 접종

여기에서, 우리는 2D 문화 보다는 생체 내 종양의 물리 화학 구배를 모방하는 3D 암 세포 스페로이드에 있는 생존과 죽음을 평가하기 위한 몇몇 간단한 방법을 제시합니다. 따라서 스페로이드 모델은 생체 내 조건으로의 번역을 개선하여 암 약물 효능의 평가를 허용합니다.

암세포의 3D 스페로이드 배양에서 세포 생존력과 사망 평가

여기에 제시된 Cox 비례 위험 회귀 모델과 경쟁 위험 회귀 모델을 기반으로 nomograms를 구축하는 프로토콜이 있습니다. 경쟁 방법은 생존 분석에 경쟁 이벤트가 있을 때 적용하는 보다 합리적인 방법입니다.

생존 데이터를 위한 경쟁 위험 회귀 Nomogram 모델 설정

여기에 제시된 대장 HT29 세포로부터 유래된 확립된 암 줄기 유사 세포를 유지하는 과발현 드라이버 유전자를 발견하는 프로토콜이다. 사용 가능한 생물정보학을 가진 RNAseq는 표적 종양 세포의 생존에 관여하는 잠재적인 기계장치를 해명하기 위한 유전자 발현 네트워크를 조사하고 스크린하기 위하여 수행되었다.

대장 HT29 유래 암 줄기 와 같은 종양스피어에서 드라이버 유전자의 발견

여기에서 방법은 유산균 세포 없는 상체 (LCFS)의 항암 효과를 이해하기 위하여 제시됩니다. 대장암 세포선은 3D 배양에서 LCFS로 치료할 때 세포 사망을 보여줍니다. 스퍼로이드를 생성하는 과정은 스캐폴드와 제시된 분석 방법에 따라 최적화될 수 있으며 관련 시그널링 경로를 평가하는 데 유용하다.

대장암세포의 3차원 스페로이드 배양에서 프로바이오틱스의 세포없는 슈퍼네탄을 사용하여 세포 사멸 평가

배우세요 MEDUSA 분석법을 활용하여 화학유전학 프로파일링 데이터에서 사망 조절 유전자를 식별하는 방법을. 이 프로토콜은 유전자 녹아웃이 세포 사망에 미치는 영향을 정량화하고 암 치료 효율성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

화학유전학 프로파일링 데이터에서 사망 조절 유전자를 식별하기 위한 MEDUSA

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