Flow cytometry-based functional selection of RNA interference triggers for efficient epi-allelic analysis of therapeutic targets.
Flow cytometry-based functional selection of RNA interference triggers for efficient epi-allelic analysis of therapeutic targets.
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DOI：
10.1186/1472-6750-14-57
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发表时间：
2014-06-21
影响因子：
3.5
通讯作者：
Lorens JB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Micklem DR;Blø M;Bergström P;Hodneland E;Tiron C;Høiby T;Gjerdrum C;Hammarsten O;Lorens JB
剂量-反应关系是确定治疗阈值所必需的基本药理学参数。使用 RNA 干扰 (RNAi) 的表观等位基因亚态分析同样可以将靶基因剂量与细胞表型相关联。然而，这需要一组根据经验确定的 RNAi 触发因素，以将靶基因表达减弱至不同水平。为了提高将表观等位基因分析纳入靶标验证研究的能力，我们开发了一种新型的基于流式细胞术的功能筛选方法 (CellSelectRNAi)，以实现从高覆盖率文库中公正地选择 shRNA，将靶标基因表达降低至预定水平。采用高斯概率模型，我们计算出敲低效率是根据来自分选的亚效细胞群的 shRNA 序列频率分布推断的。我们使用这种方法生成了 shRNA 的亚等位性表等位细胞系列，以揭示正常和转化细胞中肿瘤抑制因子 p53 的功能阈值。基于 CellSelectRNAi 流式细胞术的无偏功能筛选方法可轻松提供一系列表观等位基因 shRNA，用于分级减少靶基因表达并改进表型验证。
The dose-response relationship is a fundamental pharmacological parameter necessary to determine therapeutic thresholds. Epi-allelic hypomorphic analysis using RNA interference (RNAi) can similarly correlate target gene dosage with cellular phenotypes. This however requires a set of RNAi triggers empirically determined to attenuate target gene expression to different levels. In order to improve our ability to incorporate epi-allelic analysis into target validation studies, we developed a novel flow cytometry-based functional screening approach (CellSelectRNAi) to achieve unbiased selection of shRNAs from high-coverage libraries that knockdown target gene expression to predetermined levels. Employing a Gaussian probability model we calculated that knockdown efficiency is inferred from shRNA sequence frequency profiles derived from sorted hypomorphic cell populations. We used this approach to generate a hypomorphic epi-allelic cell series of shRNAs to reveal a functional threshold for the tumor suppressor p53 in normal and transformed cells. The unbiased CellSelectRNAi flow cytometry-based functional screening approach readily provides an epi-allelic series of shRNAs for graded reduction of target gene expression and improved phenotypic validation.
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DOI：
10.1073/pnas.0909333107
发表时间：
2010-01-19
影响因子：
11.1
作者：
Gjerdrum, Christine;Tiron, Crina;Lorens, James B.
通讯作者：
Lorens, James B.
影响因子：
3.6
作者：
Wille, Lucia;Kemp, Melissa L.;Lauffenburger, Douglas A.
通讯作者：
Lauffenburger, Douglas A.
影响因子：
3.7
作者：
Hoffmann, Martin;Chang, Hannah H.;Galle, Joerg
通讯作者：
Galle, Joerg
影响因子：
30.8
作者：
Hemann, MT;Fridman, JS;Lowe, SW
通讯作者：
Lowe, SW
影响因子：
2.7
作者：
Brody, JR;Kern, SE
通讯作者：
Kern, SE