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少量学习可以创建药物反应的预测模型，该模型可以从高通量筛选转化为个体患者
1 美国加利福尼亚州拉霍亚加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学系。2 美国印第安纳州西拉斐特普渡大学计算机科学系。3 美国加利福尼亚州拉霍亚加利福尼亚大学圣地亚哥分校生物工程系。4 美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟分校计算机科学系。5 美国宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡大学医学院放射肿瘤学系。6 美国德克萨斯州休斯顿德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心胃肠道肿瘤学系。7 荷兰阿姆斯特丹荷兰癌症研究所 Oncode 研究所分子致癌作用分部。8 荷兰代尔夫特理工大学电气工程、数学和计算机科学学院。9 美国加利福尼亚州南旧金山基因泰克公司生物信息学和计算生物学系。 10 以色列特拉维夫特拉维夫大学布拉瓦尼克计算机科学学院。✉ 电子邮件：tideker@ucsd.edu
iCSDB：CRISPR 屏幕的集成数据库
基于 CRISPR-Cas9 文库的高通量筛选已成为一种有吸引力且强大的技术，用于识别功能研究的靶基因。然而，由于缺乏用户友好的实用程序和涵盖第三方实验的最新资源，公共数据的可访问性受到限制。在这里，我们描述了 iCSDB，一个使用人类细胞系的 CRISPR 筛选实验的综合数据库。我们汇编了两个主要的 CRISPR-Cas9 筛选来源：DepMap 门户和 Bi- oGRID ORCS。DepMap 门户本身是一个综合数据库，其中包括三个大型 CRISPR 筛选项目。我们还从 BioGRID ORCS 汇总了 CRISPR 筛选，它是来自 PubMed 文章的筛选结果集合。目前，iCSDB 包含 976 种人类细胞系的 1375 个全基因组筛选，涵盖 28 种组织和 70 种癌症类型。重要的是，我们消除了不同 CRISPR 库的批次效应，并将筛选分数转换为单一指标以估计敲除效率。我们还整合了临床和分子信息，以帮助用户轻松选择感兴趣的细胞系。此外，我们还实施了各种交互式工具和查看器，以方便用户在基因和指导 RNA 水平上选择、检查和比较筛选结果。iCSDB 可在 https://www.kobic.re.kr/icsdb/ 上找到。
功能筛查可识别强效癌症
摘要 现在可以使用高通量遗传扰动筛选系统地识别癌细胞系中的遗传相互作用（包括合成致死效应）。尽管取得了这一进展，但很少有遗传相互作用在多项研究中得以重现，而且许多相互作用似乎具有高度的环境特异性。在这里，通过开发一种新的计算方法，我们确定了 220 种强大的驱动基因相关遗传相互作用，这些相互作用可以在独立实验和非重叠细胞系组中重现。对这些相互作用的分析表明：(i) 致癌基因成瘾效应比致癌基因相关的合成致死效应更强大；(ii) 强大的遗传相互作用在蛋白质产物物理相互作用的基因对中富集。利用后一种观察结果，我们使用蛋白质-蛋白质相互作用网络来识别与乘客基因改变相关的强大合成致死效应，并验证了两种新的合成致死效应。我们的结果表明，蛋白质-蛋白质相互作用网络可用于优先考虑对肿瘤异质性更具鲁棒性的治疗靶点。
药物再利用筛选显示 FDA 批准的药物对 SARS-Cov-2 有效 Mark Dittmar 1,6 , Jae Seung Lee 1,6 , Kanupriya Whig 2,6 , Elisha Segris
药物再利用筛选显示 FDA 批准的抗 SARS-Cov-2 药物 Mark Dittmar 1,6、Jae Seung Lee 1,6、Kanupriya Whig 2,6、Elisha Segrist 1、Minghua Li 1、Kellie Jurado 3、Kirandeep Samby 4、Holly Ramage 3,5,7、David Schultz 2,7 和 Sara Cherry 1,2,3,7,8 1 宾夕法尼亚大学病理学和实验室医学系 2 宾夕法尼亚大学生物化学和生物物理系 3 宾夕法尼亚大学微生物学系 4 疟疾药物研发基金会 5 托马斯·杰斐逊大学微生物学系 6 这些作者贡献相同 7 通讯作者：HR、DS 或 SC 8 主要联系人：SC 摘要：迫切需要抗病毒药物来治疗新出现的 SARS-CoV-2。为了确定新的候选药物，我们筛选了一个约 3,000 种药物的再利用库。在 Vero 细胞中筛选发现的抗病毒药物很少，而在人类 Huh7.5 细胞中筛选验证了 23 种不同的抗病毒药物。将我们的研究扩展到肺上皮细胞，我们发现 SARS-CoV-2 在这些细胞中使用的药物敏感性和进入途径存在重大差异。进入肺上皮 Calu- 3 细胞与 pH 无关，需要 TMPRSS2，而进入 Vero 和 Huh7.5 细胞需要低 pH 值并由酸依赖性内体蛋白酶触发。此外，我们发现 9 种药物在肺细胞中具有抗病毒作用，其中 7 种已在人体中测试过，3 种已获得 FDA 批准，包括环孢菌素，我们发现它的抗病毒活性靶点是环丝氨酸而不是钙调磷酸酶。这些抗病毒药物揭示了重要的宿主靶点，并有可能快速在临床上实施。简介冠状病毒代表一大类与医学相关的病毒，历史上与普通感冒有关。然而，近年来，冠状病毒家族的成员已从动物宿主进入人类并引起了新的疾病 (1)。首先，严重急性呼吸道综合征 (SARS-CoV) 于 2003 年在中国出现，随后是 2012 年的中东呼吸综合征 (MERS-CoV) (2, 3)。虽然 SARS 最终被根除，但 MERS 继续在中东引起感染。从 2019 年 12 月开始一直持续到 2020 年 1 月，一种新的呼吸道病毒正在中国武汉传播。快速测序工作揭示了一种与 SARS 密切相关的冠状病毒，被命名为 SARS-CoV-2 (4)。不幸的是，这种病毒传染性极强，已在世界各地迅速传播。鉴定广谱 SARS-CoV-2 抗病毒药物对于临床治疗 SARS-CoV-2 感染至关重要。寻找候选抗病毒药物的一个潜在途径是部署对相关病毒有活性的药物。先前的研究发现，针对埃博拉病毒 RNA 依赖性 RNA 聚合酶开发的抗病毒药物瑞德西韦在体外也对 SARS-CoV-2 有活性，临床试验结果令人鼓舞 (5-7)。氯喹、及其衍生物（包括羟氯喹）被批准用于治疗疟疾，许多体外研究发现这些药物对冠状病毒（包括 SARS-CoV-2）也有效（8, 9）。这导致早期采用这些药物治疗 COVID-19（
平行 CRISPR-Cas9 筛选阐明了 p53 对筛选性能的影响
摘要 CRISPR-Cas9 基因组工程彻底改变了高通量功能基因组筛选。然而，最近的研究引起了人们对使用 TP53 野生型人类细胞进行 CRISPR-Cas9 筛选的性能的担忧，因为 p53 介导的 DNA 损伤反应 (DDR) 限制了生成可行编辑细胞的效率。为了直接评估细胞 p53 状态对 CRISPR-Cas9 筛选性能的影响，我们使用针对 852 个 DDR 相关基因的聚焦双向导 RNA 文库在野生型和 TP53 敲除人类视网膜色素上皮细胞中进行了并行 CRISPR-Cas9 筛选。我们的工作表明，尽管功能性 p53 状态对显著耗竭基因的识别有负面影响，但最佳筛选设计仍然可以实现强大的筛选性能。通过分析我们自己的和已发表的筛选数据，我们强调了在野生型和 p53 缺陷细胞中成功筛选的关键因素。
使用碱基编辑器筛选对人类变异进行大规模并行评估
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用于分析汇集的 CRISPR 筛选的算法基准
简介 成簇的规则间隔回文重复序列 (CRISPR) 和 CRISPR 相关 (Cas) 蛋白是一类由细菌编码的、RNA 引导的可编程 DNA 靶向和切割系统。由于其使用可定制的单向导 RNA (sgRNA) 的可编程特性，CRISPR-Cas 已实现强大的汇集筛选，以探索基因组范围内遗传扰动的功能。以最常用的 CRISPR-Cas9 系统为例，化脓性链球菌 Cas9 蛋白可以与 110 个核苷酸 (nt) 的 sgRNA 复合，该 sgRNA 包含一个 20 nt 序列，该序列与目标 DNA 区域互补结合并诱导双链断裂 (DSB)。基因组 DNA 上的这种切割机制会触发宿主非同源末端连接 (NHEJ) 或同源定向修复 (HDR)
用于基因敲除和转录调控的 PAM 柔性 Cas9 变体的高通量筛选
1. 纽约基因组中心，纽约，纽约州，美国 2. 纽约大学生物学系，纽约，纽约州，美国 3. 这些作者贡献相同 * 电子邮件：neville@sanjanalab.org 关键词：Cas9、诱变、汇集 CRISPR 筛选、CRISPRa、CRISPRi、原间隔区相邻基序
平行 CRISPR-Cas9 筛选阐明了 p53 对筛选性能的影响
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。此版本的版权持有者于 2020 年 2 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.02.20.957746 doi: bioRxiv preprint
评估在振动环境中使用触摸屏的情况
驾驶舱中触摸屏的使用一直在稳步增加，然而当出现湍流条件时，它们的可用性可能会受到严重影响。之前的研究大多侧重于在静态条件下使用触摸屏，因此本研究评估了在湍流代表性运动（使用 6 轴运动模拟器产生）下触摸屏的使用情况。在中心、侧面和头顶位置测试了触摸屏，以研究湍流如何影响：(1) 错误率、移动时间和准确性，(2) 手臂疲劳和不适。比较了两种触摸屏技术：15 英寸红外和 17.3 英寸具有力感应功能的投射电容式触摸屏。还研究了力感应功能在最大限度地减少无意交互方面的潜力。26 名参与者在四种振动条件（控制、轻度冲击、轻度扰动和中度扰动）下接受了多方向敲击（ISO 9241；ISO，2010）和手势任务。随着屏幕位置和扰动程度的增加，错误率、移动时间和工作量显著增加，可用性显著下降。