Summary

Gepoolte CRISPR-basierte genetische Screens in Säugetierzellen

Published: September 04, 2019
doi:

Summary

Die CRISPR-Cas9-Technologie bietet eine effiziente Methode, um das Säugetiergenom in jedem Zelltyp präzise zu bearbeiten, und stellt ein neuartiges Mittel zur Durchführung genomweiter genetischer Screens dar. Ein detailliertes Protokoll, in dem die Schritte erläutert werden, die für die erfolgreiche Durchführung von gepoolten genomweiten CRISPR-Cas9-Bildschirmen erforderlich sind, finden Sie hier.

Abstract

Die Genombearbeitung mit dem CRISPR-Cas-System hat die Fähigkeit, die Genome verschiedener Organismen präzise zu bearbeiten, erheblich erweitert. Im Kontext von Säugetierzellen stellt diese Technologie ein neuartiges Mittel dar, um genomweite genetische Screens für funktionelle Genomstudien durchzuführen. Bibliotheken von Guide RNAs (sgRNA), die auf alle offenen Leserahmen abzielen, ermöglichen die einfache Generierung von Tausenden von genetischen Störungen in einem einzigen Pool von Zellen, die auf bestimmte Phänotypen untersucht werden können, um Genfunktion und zelluläre Prozesse in einem unvoreingenommenund systematisch. CRISPR-Cas-Bildschirme bieten Forschern eine einfache, effiziente und kostengünstige Methode, um die genetischen Blaupausen für zelluläre Phänotypen aufzudecken. Darüber hinaus kann die Differentialanalyse von Bildschirmen, die in verschiedenen Zelllinien und aus verschiedenen Krebsarten durchgeführt werden, Gene identifizieren, die kontextuell in Tumorzellen wichtig sind, und potenzielle Ziele für spezifische Krebstherapien aufzeigen. Die Durchführung genomweiter Bildschirme in menschlichen Zellen kann entmutigend sein, da dies den Umgang mit zig Millionen Zellen beinhaltet und eine Analyse großer Datenmengen erfordert. Die Details dieser Bildschirme, wie z. B. die Charakterisierung von Zellenlinien, Überlegungen zur CRISPR-Bibliothek und das Verständnis der Einschränkungen und Fähigkeiten der CRISPR-Technologie während der Analyse, werden häufig übersehen. Hier ist ein detailliertes Protokoll für die erfolgreiche Durchführung von gepoolten genomweiten CRISPR-Cas9-basierten Bildschirmen vorgesehen.

Introduction

CRISPR-Cas, kurz für gruppierte, regelmäßig interspaceierte kurze palindromische Wiederholungen und CRISPR-assoziierte Nuklease, besteht aus einem einzigen Nukleaseprotein (z.B. Cas9) in Komplex mit einer synthetischen Guide RNA (sgRNA). Dieser Ribonukleoprotein-Komplex zielt auf das Cas9-Enzym ab, um doppelsträngige DNA-Brüche an einem bestimmten genomischen Ort1zu induzieren. Doppelsträngige Brüche können durch homology directed repair (HDR) oder, häufiger, durch nicht-homologe Endverbindung (NHEJ) repariert werden, ein fehleranfälliger Reparaturmechanismus, der zum Einfügen und/oder Löschen (INDELS) führt, das häufig die Genfunktion stört. 1. Die Effizienz und Einfachheit von CRISPR ermöglicht ein bisher unerreichbares Niveau der genomischen Ausrichtung, das die bisherigen Genom-Editing-Technologien [d.h. Zinkfingernukleasen (ZNF) oder Transkriptionsaktivator-ähnliche Effektornukleasen ( weit übertrifft ( TALENS), die beide unter erhöhter Designkomplexität, geringerer Transfektionseffizienz und Einschränkungen bei der Multiplex-Genbearbeitung2] leiden.

Die Grundlagenforschung der CRISPR-Single-Guide-RNA-basierten Genombearbeitung hat es Wissenschaftlern ermöglicht, die Funktionen einzelner Gene und die Topologie genetischer Interaktionsnetzwerke effizient und kostengünstig zu hinterfragt. Die Fähigkeit, funktionelle genomweite Bildschirme durchzuführen, wurde durch den Einsatz des CRISPR-Cas-Systems erheblich verbessert, insbesondere im Vergleich zu früheren genetischen Störtechnologien wie RNA-Interferenz (RNAi) und Gentrap-Mutagenese. Insbesondere leidet RNAi unter hohen Off-Target-Effekten und unvollständigem Knockdown, was zu einer geringeren Empfindlichkeit und Spezifität im Vergleich zu CRISPR3,4,5führt, während Gentrap-Methoden nur bei haploiden Zellen für Funktionsverlustbildschirme, die den Umfang von Zellmodellen einschränken, die abgefragt werden können6. Die Fähigkeit von CRISPR, einen vollständigen Gen-Knock-out zu erzeugen, bietet ein biologisch robusteres System zur Abhörung mutierter Phänotypen mit geringem Rauschen, minimalen Off-Target-Effekten und konsistenter Aktivität über Reagenzien5. CRISPR-Cas9 sgRNA-Bibliotheken, die auf das gesamte menschliche Genom abzielen, sind jetzt weit verbreitet und ermöglichen die gleichzeitige Generierung von Tausenden von Gen-Knock-outs in einem einzigen Experiment3,7,8,9 .

Wir haben einzigartige CRISPR-Cas9 genomweite sgRNA lentivirale Bibliotheken entwickelt, die Toronto Knock-out (TKO) Bibliotheken (verfügbar über Addgene) genannt werden, die kompakt und sequenzoptimiert sind, um hochauflösende funktionelle Genomik-Bildschirme zu ermöglichen. Die neueste Bibliothek, TKOv3, zielt auf 18.000 menschliche Protein-kodierende Gene mit 71.090 Leitfäden, die für die Bearbeitungseffizienz mit empirischen Daten optimiert sind10. Darüber hinaus ist TKOv3 als Einkomponenten-Bibliothek (LCV2::TKOv3, Addgene ID #90294) verfügbar, die Cas9 und sgRNAs auf einem einzigen Vektor ausdrückt, wodurch die Notwendigkeit entsprochen wird, stabile Cas9-expressions-Zellen zu generieren, was genomweite Knock-out in einer breiten Palette von Säugetierzelltypen. TKOv3 ist auch in einem Vektor ohne Cas9 (pLCKO2::TKOv3, Addgene ID-Nr. 125517) erhältlich und kann in Zellen verwendet werden, die Cas911ausdrücken.

Eine genomweite CRISPR-Cas9-bearbeitete Zellpopulation kann unterschiedlichen Wachstumsbedingungen ausgesetzt werden, wobei die Fülle von sgRNAs im Laufe der Zeit durch Sequenzierung der nächsten Generation quantifiziert wird, was eine Auslesung zur Beurteilung von Aussteigern oder Anreicherung von Zellen mit rückverfolgbaren genetischen Störungen. CRISPR-Knock-out-Bibliotheken können genutzt werden, um Gene zu identifizieren, die bei Störungen zelluläre Fitnessdefekte, eine moderate Arzneimittelempfindlichkeit (z. B. empfindliche oder resistente Gene) verursachen, die Proteinexpression regulieren (z. B. Reporter) oder für eine bestimmte Signalwegfunktion und Zellzustand12,13,14. Zum Beispiel können Differential-Fitness-Bildschirme in einer Krebszelllinie sowohl Erschöpfung oder Reduktion von Onkogenen und Anreicherung oder eine Zunahme der Tumorsuppressoren Gene3,14,15identifizieren. In ähnlicher Weise kann die Verwendung von Zwischendosen von therapeutischen Medikamenten sowohl Arzneimittelresistenz als auch Sensibilisierungsgene16,17zeigen.

Hier ist ein detailliertes Screening-Protokoll für das genom-skala CRISPR-Cas9 Verlust-von-Funktions-Screening mit den Toronto Knock-out Bibliotheken (TKOv1 oder v3) in Säugetierzellen von der Bibliotheksgenerierung, Screening-Performance bis zur Datenanalyse. Obwohl dieses Protokoll für das Screening mit den Toronto Knock-out-Bibliotheken optimiert wurde, kann es angewendet werden und auf alle gepoolten CRISPR sgRNA-Bibliotheken skalierbar werden.

Protocol

Die nachstehend beschriebenen Experimente sollten den Richtlinien des Amtes für Umweltgesundheit und -sicherheit des Instituts entsprechen. 1. Gepoolte CRISPR sgRNA lentivirale Bibliothek Plasmid-Amplifikation Verdünnen Sie die vorgefertigte CRISPR sgRNA Plasmid-DNA-Bibliothek in TE auf 50 ng/l (z. B. TKOv3). Elektroporate die Bibliothek mit elektrokompetenten Zellen. Richten Sie insgesamt vier Elektroporationsreaktionen ein, wie unten beschrieben. Fügen Sie 2 l …

Representative Results

Überblick über den CRISPR-Screening-Workflow im Genommaßstab Abbildung 1 zeigt einen Überblick über den gepoolten CRISPR-Screening-Arbeitsablauf, beginnend mit der Infektion von Zielzellen mit CRISPR-Bibliotheklentivirus bei niedrigem MOI, um einzelne Integrationsereignisse und eine angemessene Bibliotheksdarstellung zu gewährleisten (in der Regel 200 bis 1000 -falte). Nach de…

Discussion

Aufgrund seiner Einfachheit und hohen Geschmeidigkeit wurde die CRISPR-Technologie weithin als Werkzeug der Wahl für die präzise Genombearbeitung angenommen. Das gepoolte CRISPR-Screening bietet eine Methode, um Tausende von genetischen Störungen in einem einzigen Experiment zu hinterfragt. In gepoolten Bildschirmen dienen sgRNA-Bibliotheken als molekulare Barcodes, da jede Sequenz einzigartig ist und dem Zielgen zugeordnet ist. Durch die Isolierung der genomischen DNA aus der Zellpopulation können Gene, die den Phä…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Diese Arbeit wurde von Genome Canada, dem Ontario Research Fund und den Canadian Institutes for Health Research (MOP-142375, PJT-148802) unterstützt.

Materials

0.22 micron filter
30°C plate incubator
37°C shaking incubator
37°C, 5% CO2 incubator
5 M NaCl Promega V4221
50X TAE buffer BioShop TAE222.4
6 N Hydrochloric acid solution BioShop HCL666.500
95% Ethanol
Alamar blue ThermoFisher Scientific DAL1025
Blue-light transilluminator ThermoFisher Scientific G6600
Bovine Serum Albumin,Heat Shock Isolation, Fraction V. Min. 98%, Biotechnology grade Bioshop ALB001.250
Dulbecco's Modification of Eagles Medium Life Technologies 11995-065 Cel culture media
Electroporation cuvettes BTX 45-0134
Electroporator BTX 45-0651
Endura electrocompetent cells Lucigen 90293
Fetal Bovine Serum GIBCO 12483-020
HEK293T packaging cells ATCC CRL-3216 recommend passage number <15
Hexadimethrine Bromide (Polybrene) Sigma H9268 Cationic polymer to enhance transduction efficiency
Hexadimethrine Bromide (Polybrene)
LB agar plates with carbenicillin
LB medium with carbenicillin
Low molecular weight DNA ladder New England Biolabs N3233S
Nanodrop spectrophotometer ThermoFisher Scientific ND-ONE-W
NEBNext Ultra II Q5 Master Mix New England Biolabs M0544L
Opti-MEM Life Technologies 31985-070 Reduced serum media
Plasmid maxi purification kit Qiagen 12963
pMD2.G (envelope plasmid) Addgene Plasmid #12259 lentiviral system
psPAX2 (packaging plasmid) Addgene Plasmid #12260 lentiviral system
Puromycin Wisent 400-160-UG
QIAquick gel extraction kit Qiagen 28704
Qubit dsDNA BR assay ThermoFisher Scientific Q32853
Qubit fluorometer ThermoFisher Scientific Q33226
RNAse A Invitrogen 12091021
S.O.C recovery medium Invitrogen 15544034
SYRB Safe DNA gel stain ThermoFisher Scientific S33102
Toronto KnockOut CRIPSR library (TKOv3) – Cas9 included Addgene Addgene ID #90203 Genome-wide CRISPR library , includes Cas9, 71,090 sgRNA
Toronto KnockOut CRIPSR library (TKOv3) – non-cas9 Addgene Addgene ID #125517 Genome-wide CRISPR library, non-Cas9, 71,090 sgRNA
Tris-EDTA (TE) solution, pH8.0
UltraPure agarose ThermoFisher Scientific 16500500
Wizard genomic DNA purification kit Promega A1120
X-tremeGENE 9 DNA transfection reagent Roche 06 365 809 001 Lipid based transfection reagent

References

  1. Jiang, F., Doudna, J. A. CRISPR-Cas9 Structures and Mechanisms. Annual Review of Biophysics. 46, 505-529 (2017).
  2. Baliou, S., et al. CRISPR therapeutic tools for complex genetic disorders and cancer (Review). International Journal of Oncology. 53 (2), 443-468 (2018).
  3. Hart, T., et al. High-Resolution CRISPR Screens Reveal Fitness Genes and Genotype-Specific Cancer Liabilities. Cell. 163 (6), 1515-1526 (2015).
  4. Morgens, D. W., Deans, R. M., Li, A., Bassik, M. C. Systematic comparison of CRISPR/Cas9 and RNAi screens for essential genes. Nature Biotechnology. 34 (6), 634-636 (2016).
  5. Evers, B., et al. CRISPR knock-out screening outperforms shRNA and CRISPRi in identifying essential genes. Nature Biotechnology. 34 (6), 631-633 (2016).
  6. Miles, L. A., Garippa, R. J., Poirier, J. T. Design, execution, and analysis of pooled in vitro CRISPR/Cas9 screens. The FEBS Journal. 283 (17), 3170-3180 (2016).
  7. Wang, T., Wei, J. J., Sabatini, D. M., Lander, E. S. Genetic screens in human cells using the CRISPR-Cas9 system. Science. 343 (6166), 80-84 (2014).
  8. Wang, T., et al. Identification and characterization of essential genes in the human genome. Science. 350 (6264), 1096-1101 (2015).
  9. Sanson, K. R., et al. Optimized libraries for CRISPR-Cas9 genetic screens with multiple modalities. Nature Communications. 9 (1), 5416 (2018).
  10. Hart, T., et al. Evaluation and Design of Genome-Wide CRISPR/SpCas9 Knock-out Screens. G3: Genes|Genomes|Genetics. 7 (8), 2719-2727 (2017).
  11. Mair, B., Tomic, J., et al. Essential gene profiles for human pluripotent stem cells identify uncharacterized genes and substrate dependencies. Cell Reports. 27 (2), 599-615 (2019).
  12. Shalem, O., et al. Genome-scale CRISPR-Cas9 knock-out screening in human cells. Science. 343 (6166), 84-87 (2014).
  13. Sharma, S., Petsalaki, E. Application of CRISPR-Cas9 Based Genome-Wide Screening Approaches to Study Cellular Signalling Mechanisms. International Journal of Molecular Sciences. 19 (4), (2018).
  14. Steinhart, Z., et al. Genome-wide CRISPR screens reveal a Wnt-FZD5 signaling circuit as a druggable vulnerability of RNF43-mutant pancreatic tumors. Nature Medicine. 23 (1), 60-68 (2017).
  15. Wang, T., et al. Gene Essentiality Profiling Reveals Gene Networks and Synthetic Lethal Interactions with Oncogenic Ras. Cell. 168 (5), 890-903 (2017).
  16. Zimmermann, M., et al. CRISPR screens identify genomic ribonucleotides as a source of PARP-trapping lesions. Nature. 559 (7713), 285-289 (2018).
  17. Deans, R. M., et al. Parallel shRNA and CRISPR-Cas9 screens enable antiviral drug target identification. Nature Chemical Biology. 12 (5), 361-366 (2016).
  18. Trinh, T. J. J., Bloom, F., Hirsch, V. STBL2: an Escherichia coli strain for the stable propagation of retroviral clones and direct repeat sequences. Focus. 16, 78-80 (1994).
  19. Hart, T., Moffat, J. BAGEL: a computational framework for identifying essential genes from pooled library screens. BMC Bioinformatics. 17, 164 (2016).
  20. Wang, G. Z. M., et al. Identifying drug-gene interactions from CRISPR knock-out screens with drugZ. bioRxiv. , (2017).
  21. Pedregosa, F. V., G, , et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 12, 2825-2830 (2011).
  22. Ketela, T., et al. A comprehensive platform for highly multiplexed mammalian functional genetic screens. BMC Genomics. 12, 213 (2011).
  23. Doench, J. G. Am I ready for CRISPR? A user’s guide to genetic screens. Nature Review Genetics. 19 (2), 67-80 (2018).
  24. Hartenian, E., Doench, J. G. Genetic screens and functional genomics using CRISPR/Cas9 technology. FEBS Journal. 282 (8), 1383-1393 (2015).
  25. Li, W., et al. MAGeCK enables robust identification of essential genes from genome-scale CRISPR/Cas9 knock-out screens. Genome Biology. 15 (12), 554 (2014).
  26. Sheel, A., Xue, W. Genomic Amplifications Cause False Positives in CRISPR Screens. Cancer Discovery. 6 (8), 824-826 (2016).
  27. Meyers, R. M., et al. Computational correction of copy number effect improves specificity of CRISPR-Cas9 essentiality screens in cancer cells. Nature Genetics. 49 (12), 1779-1784 (2017).
  28. Henser-Brownhill, T., Monserrat, J., Scaffidi, P. Generation of an arrayed CRISPR-Cas9 library targeting epigenetic regulators: from high-content screens to in vivo assays. Epigenetics. 12 (12), 1065-1075 (2017).
check_url/kr/59780?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Chan, K., Tong, A. H. Y., Brown, K. R., Mero, P., Moffat, J. Pooled CRISPR-Based Genetic Screens in Mammalian Cells. J. Vis. Exp. (151), e59780, doi:10.3791/59780 (2019).

View Video