নিউরাল ডিফারেনটিয়েশনের জন্য হাই-অর্ডার রেগুলেটরি কম্বিনেশন এবং ইঞ্জিনিয়ারিং জেনেটিক ড্রাইভার আবিষ্কারের জন্য কম্বিনেটরিয়াল জেনেটিক্স পদ্ধতি

কার্যকর কোষ পার্থক্য কারণের জন্য অনুসন্ধানে ডাইভিং

গবেষকরা এখনও পারকিনসন রোগ, আলঝেইমার রোগ এবং হান্টিংটন রোগের মতো স্নায়বিক ব্যাধিগুলির অগ্রগতি প্রত্যাবর্তন বা ধীর করার জন্য আরও ভাল থেরাপিউটিকস খুঁজে বের করার চেষ্টা করছেন। এই ব্যাধিগুলি মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশে নিউরোনাল কোষের মৃত্যুর ফলাফল। রোগীদের উপসর্গগুলি উপশম করার জন্য ব্যবহৃত ওষুধ বা চিকিত্সাগুলি ভালভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়নি।

নিউরোপ্রোটেকশনের জন্য cistanche tubulosa পাউডার ক্লিক করুন

তারা ক্ষতিগ্রস্ত নিউরাল টিস্যু পুনরুদ্ধার করে না এবং অবাঞ্ছিত পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হতে পারে। তাই, ক্রমবর্ধমান সংখ্যক অধ্যয়ন স্টেম সেলকে একটি প্রতিশ্রুতিশীল থেরাপিউটিক হিসাবে দেখায়, কারণ তাদের স্ব-পুনর্নবীকরণ ক্ষমতা এবং হারানো নিউরাল টিস্যু পুনরুদ্ধারের জন্য রোগীর মধ্যে খোদাই করার জন্য পছন্দসই কোষের বংশের মধ্যে পার্থক্যের নমনীয়তা।

যাইহোক, স্নায়বিক ব্যাধিগুলির চিকিত্সার জন্য স্টেম কোষগুলি চিকিত্সাগতভাবে ব্যবহার করার আগে, এখনও এমন কিছু ক্ষেত্র রয়েছে যেগুলির সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করার জন্য আরও ভাল বোঝার প্রয়োজন। স্টেম সেলগুলি পুনরুত্পাদনশীল এবং নমনীয়, যে কোনও কোষের প্রকারে পরিণত হওয়ার প্রবণতা সঙ্গে পার্থক্যকে চালিত করার জন্য কারণগুলির সঠিক সংমিশ্রণে। যাইহোক, কারণগুলির বৃহৎ নেটওয়ার্কে জটিলতার গভীরতা রয়েছে।

ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টর (TF), ছোট অণু এবং/অথবা বৃদ্ধির কারণগুলির সংমিশ্রণ নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ যাতে ভ্রূণ স্টেম সেল (ESC) এবং প্ররোচিত প্লুরিপোটেন্ট স্টেম সেলগুলিকে দ্রুততম হারে আলাদা করার জন্য সর্বোত্তম সমন্বয় অর্জন করা যায়, যার ফলে একটি নিউরোনাল বংশের বিশুদ্ধতম জনসংখ্যার মধ্যে। যাইহোক, আরও ব্যয়-দক্ষ এবং সময়-কার্যকর পদ্ধতিতে এই কারণগুলির জন্য স্ক্রীন করার একটি কৌশলগত উপায় থাকতে পারে।

এটি ইতিমধ্যে প্রতিষ্ঠিত প্রোটোকলগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করবে যেগুলি এখনও শ্রমসাধ্য বা নিউরোনাল সাবটাইপগুলির আরও বৈশিষ্ট্য যেমন মিডিয়াম স্পাইনি নিউরন, সেন্সরি নিউরন এবং সেরোটোনার্জিক নিউরনের জন্য। নিউরোনাল ভাগ্যের চালকদের ব্যাপকভাবে প্রোফাইল করা এবং নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্কে এই উপাদানগুলি কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে তা সংজ্ঞায়িত করা একটি চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে।

কয়েকটি গোষ্ঠী কোষের ভাগ্যের নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্ককে ব্যাখ্যা করার জন্য নতুন উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রীনিং পদ্ধতি ব্যবহার করেছে এবং নিউরোনাল রূপান্তর এবং বেঁচে থাকার কারণগুলির উপর তথ্যপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করেছে। লিউ এট আল। (2018) CRISPR অ্যাক্টিভেশন (CRISPRa) TFs বা ডিএনএ-বাইন্ডিং ফ্যাক্টর অনুসন্ধান করতে ব্যবহার করেছে যা ESC-এর নিউরোনাল ভাগ্যকে উন্নীত করে। যাইহোক, কাজটি একক ফ্যাক্টর বা পেয়ারওয়াইজ কম্বিনেশন অধ্যয়নের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল।

সুনেমোটো এট আল দ্বারা আরেকটি পদ্ধতিগত স্ক্রীনিং পরিচালিত হয়েছিল। (2018), যা TF-এর মধ্যে সম্পর্ক তদন্ত করেছে। তাদের বেশিরভাগ নির্বাচিত একক TF গবেষণায় কোন প্রভাব দেখায়নি, তবে, তারা প্ররোচিত নিউরনে মাউস ফাইব্রোব্লাস্টের পার্থক্যকে উন্নীত করার জন্য 76 টি পেয়ারওয়াইজ TF সংমিশ্রণ সনাক্ত করেছে।

উল্লেখযোগ্যভাবে, তাদের ফলাফলের পূর্ববর্তী গবেষণার সাথে কিছু সামঞ্জস্যের অভাব ছিল, যেমন প্ররোচিত নিউরনে ডোপামিন সক্রিয় ট্রান্সপোর্টার Slc6a3 সনাক্ত না করা, সম্ভবত অতিরিক্ত কারণগুলি হারিয়ে যাওয়ার কারণে। আরেকটি গবেষণায় একটি CRISPR হস্তক্ষেপ (CRISPRi)-ভিত্তিক স্ক্রীনিং (Tian et al., 2019) পরিচালনার মাধ্যমে নিউরনের বেঁচে থাকা বজায় রাখা বা উন্নত করার জন্য প্রয়োজনীয় জিন নির্ধারণ করা হয়েছে। এবং আবার, তারা একক এসজিআরএনএগুলির স্ক্রিনিংয়ের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল।

অন্যান্য জেনেটিক কারণগুলির জন্য একটি নিরপেক্ষ স্ক্রীনিং এবং ফ্যাক্টর সংমিশ্রণের সংখ্যা বাড়ানোর জন্য আরও অধ্যয়ন প্রয়োজন, কারণ এটি দেখানো হয়েছে যে ভিন্নতা এবং পুনঃপ্রোগ্রামিং দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য বিভিন্ন প্রসঙ্গে দুটির বেশি কারণের একটি ককটেল প্রয়োজন হতে পারে।

একটি ভাল উদাহরণ হল Oct4, Sox2, Klf4 এবং c-Myc এর সংমিশ্রণ যা ESC-এর প্লুরিপোটেন্সির জন্য ডেভেলপমেন্টাল সিগন্যালিং নেটওয়ার্ক নিয়ন্ত্রণের জন্য প্রয়োজনীয় (তাকাহাশি এবং ইয়ামানাকা, 2006)। এই ধরনের জটিল সিস্টেমে, উচ্চ থ্রুপুট ফ্যাশনে হাই-অর্ডার জেনেটিক কম্বিনেশনের ফাংশনগুলিকে বিস্তৃতভাবে চিহ্নিত করার প্রয়োজন রয়েছে এবং কম্বিনেটোরিয়াল জেনেটিক্স এন ম্যাসে (কম্বিজিইএম) পদ্ধতিটি এটি করতে সক্ষম হতে পারে।

একটি উচ্চ-থ্রুপুট, উচ্চ-ক্রম, এবং ফ্যাক্টর সংমিশ্রণের পদ্ধতিগত পর্দার জন্য CombiGEM পদ্ধতি

CombiGEM শুধুমাত্র বৃহৎ-স্কেল পুলড স্ক্রিনগুলি পরিচালনা করার একটি পদ্ধতিগত উপায় সরবরাহ করে না বরং উচ্চ-অর্ডার কম্বিনেটরিয়াল জেনেটিক লাইব্রেরিগুলির স্কেলযোগ্য সমাবেশের ক্ষমতাও রয়েছে (Wong et al., 2015, 2016; Zhou et al., 2020)। এক-পাত্র প্রক্রিয়া ব্যবহারকারীকে অনেকগুলি জেনেটিক সংমিশ্রণের জন্য স্ক্রীন করার অনুমতি দেয়; 1-পথ, 2-পথ, 3-পথ, এবং তাত্ত্বিকভাবে, এন-ওয়ে লাইব্রেরি।

এটি স্বতন্ত্র প্রার্থীর আগ্রহের সমন্বয় তৈরি এবং পরীক্ষা করার প্রচলিত প্রক্রিয়ার দ্রুত বিকল্প প্রদান করে। পেয়ারওয়াইজ জেনেটিক কম্বিনেশন অধ্যয়ন করার জন্য বেশ কিছু অন্যান্য কম্বিনেটরিয়াল CRISPR স্ক্রীনিং কৌশলও তৈরি করা হয়েছিল (Han et al., 2017; Shen et al., 2017; Najm et al., 2018; Truong et al., 2019; DeWeirdt, et al202. ), CombiGEM তিন বা ততোধিক জেনেটিক সংমিশ্রণের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া মূল্যায়ন করার একটি অনন্য সুযোগ প্রদান করে।

উদাহরণ স্বরূপ, যদি ব্যবহারকারীর লক্ষ্য হয় CRISPRa বা CRISPRi ব্যবহার করার জন্য যথাক্রমে, প্রার্থী TF সংমিশ্রণের তালিকা, তাহলে CombiGEM-CRISPR v2 ব্যবহার করে TF- টার্গেটিং sgRNA সংমিশ্রণের একটি বারকোডেড লাইব্রেরি স্ক্রীন করতে পারে৷{3}} ( Wong et al., 2016; Zhou et al., 2020) যেমন চিত্র 1 এ দেখানো হয়েছে।

ওয়ান-পট লাইগেশন স্টেপ ব্যবহার করে, sgRNA-এর লাইব্রেরি এবং তাদের নিজ নিজ বারকোডগুলিকে একটি লেন্টিভাইরাল-গন্তব্য ভেক্টরে একত্রিত করা হয় যা একটি নিউরন সেল টাইপ-নির্দিষ্ট প্রোমোটার যেমন টিউবুলিন 1 সক্রিয় করার পরে একটি ফ্লুরোসেন্ট প্রোটিনের অভিব্যক্তি রিপোর্ট করে। sgRNAs এবং একটি পৃথক লেন্টিভাইরাল ভেক্টর যা এনজাইম্যাটিকভাবে ঘাটতিপূর্ণ Cas9কে আশ্রয় করে, হয় একটি ট্রান্সক্রিপশনাল অ্যাক্টিভেটর বা রিপ্রেসারের সাথে মিশ্রিত করে পছন্দসই প্রারম্ভিক কোষে বিতরণ করা যেতে পারে।

সময়ের সাথে সাথে, কোষগুলি আলাদা হতে শুরু করলে, শুধুমাত্র প্ররোচিত নিউরন-সদৃশ কোষগুলি ফ্লুরোসেন্স প্রকাশ করবে এবং এই কোষগুলিকে বারকোড সিকোয়েন্সিংয়ের মাধ্যমে তাদের আশ্রয়ী TF সংমিশ্রণ পুনরুদ্ধারের জন্য ফ্লুরোসেন্স-অ্যাক্টিভেটেড সেল বাছাই ব্যবহার করে বিচ্ছিন্ন করা যেতে পারে।

নির্দিষ্ট কোষের বংশগুলিকে চালিত করে এমন সংমিশ্রণগুলির আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, ব্যবহারকারী অধ্যয়নের জন্য বেছে নেওয়া পার্থক্যের পর্যায়ের পছন্দের উপর ভিত্তি করে এই কোষগুলি পরিচিত কোষ-বংশের রিপোর্টার বা চিহ্নিতকারীদের জন্যও অনুসন্ধান করা যেতে পারে। চৌম্বক-অ্যাক্টিভেটেড সেল বাছাই সেল পৃষ্ঠের মার্কার এক্সপ্রেশনের উপর নির্ভর করে আগ্রহের কোষগুলিকে আলাদা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

একক-কোষ আরএনএ সিকোয়েন্সিংকে কম্বিনেটরিয়াল CRISPR স্ক্রীনিংয়ের সাথে যুক্ত করা যেতে পারে একটি রিডআউট হিসাবে জিন আপ বা ডাউনরেগুলেশনের ধরন এবং স্তরগুলি প্রোফাইল করার জন্য এবং লক্ষ্যযুক্ত TF-এর সংমিশ্রণ বারকোড রিডের মাধ্যমে নির্ধারণ করা যেতে পারে (Replogle et al., 2020)। উচ্চ-সামগ্রী ইমেজিং নিউরন বিকাশের প্রাথমিক থেকে পরবর্তী পর্যায়ে কোষের আকারবিদ্যার পরিবর্তনগুলি নিরীক্ষণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

অনুপ্রাণিত নিউরন-সদৃশ কোষগুলির শারীরবৃত্তীয় প্রাসঙ্গিকতা বা কার্যকারিতা নিউরন পরিপক্কতার জন্য নির্দিষ্ট ইমিউনোসাইটোকেমিক্যাল লেবেলিং, যেমন NeuN, TUJ1, এবং MAP2 এবং ইলেক্ট্রোফিজিওলজিকাল পরিমাপ দ্বারা নির্ধারিত হতে পারে। পূর্বে উল্লিখিত হিসাবে, গবেষণায় কোষের ভাগ্য পরিবর্তন করার জন্য TF এবং ছোট অণুগুলিকে একত্রিত করা হয়েছে।

CombiGEM-কে ছোট অণুর সংমিশ্রণ সনাক্ত করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে যা স্টেম কোষের স্ব-পুনর্নবীকরণ বজায় রাখতে পারে, কোষ-বংশের পার্থক্যকে প্ররোচিত করতে পারে, বা কার্যক্ষমতা বৃদ্ধি করে এবং সম্ভাব্যভাবে জেনেটিক কারণগুলি প্রতিস্থাপন করে পুনঃপ্রোগ্রামিং সহজতর করতে পারে। CombiGEM প্রথমে সিগন্যালিং পাথওয়ে, এপিজেনেটিক, বা সেলুলার প্রক্রিয়া ফ্যাক্টরগুলির ছোট অণু লক্ষ্য নির্ধারণ করেও প্রয়োগ করা যেতে পারে।

তারপর ড্রাগগেবল লক্ষ্যগুলিকে সক্রিয় বা নিষ্ক্রিয় করার জন্য sgRNA এর একটি লাইব্রেরি ডিজাইন করার মাধ্যমে, কেউ তারপর পার্থক্য বা পুনঃপ্রোগ্রামিং বাড়ানোর জন্য ছোট অণুর কার্যকর সংমিশ্রণ সনাক্ত করতে পারে। ক্যান্সার এবং পারকিনসন্স রোগের বিরুদ্ধে ওষুধের লক্ষ্য সমন্বয় আবিষ্কার করার জন্য আমরা আগে যে গবেষণাগুলি পরিচালনা করেছি তার দ্বারা এই ধারণাটি ভালভাবে প্রতিফলিত হয়েছে (Zhou et al., 2020)।

CombiGEM-এর ব্যবহার শুধুমাত্র CRISPR-ভিত্তিক বিভ্রান্তির মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয় বরং অন্যান্য DNA বা RNA নিয়ন্ত্রক ফ্যাক্টরগুলিতেও প্রয়োগ করা যেতে পারে RNA হস্তক্ষেপের সাথে লস-অফ-ফাংশন স্ক্রিনগুলি অধ্যয়ন করার জন্য, সেইসাথে এক্সপ্রেশনের সাথে লাভ-অফ-ফাংশনগুলি। মাইক্রোআরএনএ (Wong et al., 2015) এবং ক্রম-যাচাই করা মানুষের খোলা পড়ার ফ্রেম যেমন মানব TFome লাইব্রেরিতে রিপোর্ট করা হয়েছে (Ng et al., 2020)।

ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টরগুলির উচ্চ-থ্রুপুট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য CombiSEAL পদ্ধতি

প্রাকৃতিকভাবে ঘটে যাওয়া জিনগত কারণগুলির আদর্শ সংমিশ্রণ খুঁজে পাওয়া এখনও চ্যালেঞ্জ তৈরি করতে পারে, যেমন জিনোমের বৈশিষ্ট্যযুক্ত TF-এর মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকা তাদের অভিব্যক্তি এবং পার্থক্যের ভূমিকা সম্পর্কে পূর্ব জ্ঞান। গবেষণায় দেখা গেছে যে ইঞ্জিনিয়ারিং TFs বা কৃত্রিম ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টর তৈরি করা বিকল্প পথের মাধ্যমে পার্থক্যের হারকে ত্বরান্বিত করার বিকল্পগুলির একটি নতুন পথ খুলে দেয়, জিন নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্কের মধ্যে অন্যান্য অন্তঃসত্ত্বা সহ-কারকের পূর্বশর্ত প্রকাশের নির্ভরতাকে অতিক্রম করে, আরও দক্ষ সহ প্রাকৃতিক TFs (Jauch, 2018)।

এটি গবেষকদের তাদের পরীক্ষামূলক প্রয়োজন অনুসারে প্রয়োজনীয় বিষয়গুলিকে টেইলর করতে সক্ষম করে। আমরা প্রস্তাব করি যে যদি কেউ একটি TF-তে একাধিক সাইটে উচ্চ থ্রুপুট মিউটেজেনসিস পরিচালনা করার লক্ষ্য রাখে যা বিভিন্ন ডোমেন সমন্বিত করে, তাহলে CombiSEAL একটি দরকারী প্ল্যাটফর্ম হিসাবে প্রমাণিত হতে পারে (Choi et al., 2019)। CombiSEAL পদ্ধতিটি অ্যামিনো অ্যাসিড-কোডিং ডিএনএ খণ্ডগুলিকে একত্রিত করে যা বারকোডের সাথে সংযুক্তভাবে ট্যাগ করা হয় (চিত্র 1)।

চিত্র 1 ｜ পার্থক্যের কার্যকর জেনেটিক ড্রাইভারের জন্য স্ক্রীন করার জন্য CombiGEM এবং CombiSEAL পদ্ধতি। CombiGEM পদ্ধতির একটি উদাহরণ হল একই গঠন থেকে প্রকাশ করা একাধিক sgRNA এর সমাবেশ, এবং sgRNA সংমিশ্রণগুলি তাদের সংযুক্ত বারকোড দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। CombiSEAL পদ্ধতিতে প্রোটিনের বিভিন্ন অংশে প্রবর্তিত মিউটেশন রয়েছে, যেমন ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টর, P1, P2, P(n), এবং P(n প্লাস 1) হিসাবে নির্দেশিত। এবং মিউটেশনের সংমিশ্রণগুলি তাদের সংশ্লিষ্ট সংযুক্ত বারকোড দ্বারা প্রতিফলিত হয়। ব্যবহারকারী অন্যান্য ডিএনএ ডেলিভারি সিস্টেমে সেটআপ প্রয়োগ করতে পারেন এবং এই উপস্থাপনায়, লেন্টিভাইরাল ভেক্টর ব্যবহার করা হয়। স্ক্রীনিং কৌশলগুলি একটি পুল বিন্যাস দ্বারা পরিচালিত হতে পারে, এবং এই উদাহরণে, একটি নির্দিষ্ট নিউরন বংশের সাথে পার্থক্যকারী কোষের জনসংখ্যা সনাক্ত করা ফ্লুরোসেন্ট প্রোটিন এক্সপ্রেশনের জন্য প্রোমোটার সক্রিয়করণের মাধ্যমে সনাক্ত করা হয়, ডায়াগ্রামে X-ফ্লুরোসেন্স হিসাবে লেবেল করা হয়েছে। সেল পুল থেকে বারকোডগুলির পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং (এনজিএস) ডিএনএ লক্ষ্য বা ট্রান্সক্রিপশনাল বৈকল্পিক(গুলি) পাঠোদ্ধার করবে। বিভিন্ন নিউরন প্রকারের পার্থক্যকে চালিত করে এমন ফ্যাক্টরগুলির কঠোর বিশ্লেষণ অ্যারে-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে পারে যেমন সেল লাইনেজ মার্কার সহ কোষগুলির অনুসন্ধান এবং চৌম্বক-অ্যাক্টিভেটেড সেল সর্টিং (MACS) দ্বারা মাল্টি-ওয়েল প্লেটে যা অনুসরণ করা যেতে পারে। উচ্চ-কন্টেন্ট ইমেজিং। বিকল্পভাবে, একক-কোষ আরএনএ সিকোয়েন্সিং (RNA-Seq) ব্যবহারকারীকে কাঙ্ক্ষিত ফিনোটাইপ সহ কোষের জিনের অভিব্যক্তি প্রোফাইল করতে দেয় এবং কী বৈকল্পিক(গুলি) এর sgRNA সংমিশ্রণ বা মিউটেশন সংমিশ্রণ সনাক্ত করতে বারকোডগুলি পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হবে। FACS: ফ্লুরোসেন্স-অ্যাক্টিভেটেড সেল বাছাই।

CombiSEAL প্রোটিনের প্রথম বিভাগীয় অংশ দিয়ে শুরু হয় যেখানে মিউটাজেনেসিস কাঙ্ক্ষিত হয়। ব্যবহারকারী প্রতিটি বিভাগের জন্য যেকোন সংখ্যক ভেরিয়েন্ট তৈরি করতে পারে, তারপর মিউটেশনের অবস্থান এবং সংমিশ্রণ সনাক্ত করতে বারকোড দিয়ে ট্যাগ করতে পারে। বিভাগগুলির প্রতিটি পুলকে একটি গন্তব্য ভেক্টরে ঢোকানোর মাধ্যমে ক্রমানুসারে একত্রিত করা হয় যেখানে উদ্দিষ্ট মিউটাজেনেসিসের অঞ্চলে ফ্ল্যাঙ্কিং-টাইপ আইআইএস এনজাইমগুলির সাথে পরিবর্তিত বন্য ধরণের প্রোটিন ক্রমকে আশ্রয় করে।

প্রোটিনের একাধিক অংশকে সংযুক্ত করার এই দাগহীন ফিউশন স্কিমটি প্রোটিনে অবাঞ্ছিত অ্যামিনো অ্যাসিড যোগ করা এড়াতে গুরুত্বপূর্ণ। CombiSEAL পদ্ধতিটি মিউটেশনের ধরনগুলি সনাক্ত করতে এবং সেগুলি কোথায় অবস্থিত তা সনাক্ত করতে সমগ্র প্রোটিনের উপর দীর্ঘ-পঠিত সিকোয়েন্সিংয়ের প্রয়োজনীয়তা এড়াতে আগ্রহের বৈকল্পিকগুলির নির্বাচিত পুলের অ্যামিনো অ্যাসিড ক্রমগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে এবং সাশ্রয়ীভাবে নির্ধারণ করার অনুমতি দেয়। প্রোটিন

এই পদ্ধতিগত সেটআপটি সংক্ষিপ্ত সংযোজিত বারকোডগুলির পুলের একটি উচ্চ-থ্রুপুট সিকোয়েন্সিং পরিচালনা করে সহজ বিশ্লেষণের অনুমতি দেয় যা অ্যামিনো অ্যাসিড মিউটেশনের ধরন এবং অবস্থানের সংমিশ্রণ বা অন্যান্য কাঙ্খিত পরিবর্তনগুলি যেমন ডোমেন অদলবদল, সন্নিবেশ এবং মুছে ফেলার অনুমান করে। প্রাথমিকভাবে TF-তে ডিজাইন এবং ইনস্টল করা হয়েছে

উপসংহার

ট্রায়াল-এবং-এরর পদ্ধতির তুলনায়, একটি কোষের প্রকারকে একটি নিউরোনাল বংশে রূপান্তর করার জন্য প্রয়োজনীয় উপাদান বা সংমিশ্রণগুলি নির্ধারণ করতে আরও পদ্ধতিগত পদ্ধতির নিয়োগে অগ্রগতি করা হয়েছে। যাইহোক, উচ্চ-অর্ডার সংমিশ্রণগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতার অভাব রয়েছে এবং এখানে আমরা প্রস্তাব করছি যে CombiGEM পদ্ধতিটি এই ধরনের সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম হতে পারে।

CombiGEM একটি বারকোডেড, ওয়ান-পট লাইগেশন সিস্টেম ব্যবহার করে ডিএনএ বাইন্ডিং ফ্যাক্টরগুলির উচ্চ-ক্রমের সংমিশ্রণগুলিকে একযোগে ডিএনএকে লক্ষ্য করার জন্য, বহু রাউন্ড স্ক্রীনিংয়ের প্রক্রিয়াকে ফাঁকি দিয়ে হিটের সংখ্যাকে ডাউনস্ট্রিম বৈধতার জন্য একটি পরিচালনাযোগ্য আকারে সংকুচিত করে। . তদ্ব্যতীত, জিনের অভিব্যক্তিকে আরও ভালভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে কম দক্ষ প্রাকৃতিক টিএফগুলিকে কৃত্রিম বা ইঞ্জিনিয়ারড টিএফগুলির সাথে প্রতিস্থাপিত করা যেতে পারে। আমরা একটি প্রোটিন মিউটাজেনেসিস পদ্ধতি বর্ণনা করি, CombiSEAL, যা ব্যবহারকারীদের প্রোটিন এবং তাদের বিভিন্ন ডোমেনের মধ্যে বারকোডের সাথে ট্যাগ করা একাধিক সাইট মিউটেশনকে একত্রিত করে ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টর ভেরিয়েন্টের বড় পুল তৈরি করতে সক্ষম করবে।

এটি আগ্রহের বৈকল্পিক পরিবর্তনের প্রকারের তথ্য পুনরুদ্ধার করতে স্ক্রীনিং পদ্ধতির খরচকে গতি বাড়বে এবং কমিয়ে দেবে। আমরা আশা করি যে প্রস্তাবিত পদ্ধতিগুলি স্নায়ু পুনর্জন্মের প্রচারের সম্ভাবনাগুলিকে আরও বোঝা এবং প্রসারিত করতে সহায়তা করতে পারে এবং গবেষণার অন্যান্য ক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য হতে পারে।

সিস্টানচে নিউরোপ্রোটেক্টিভ প্রভাবের প্রক্রিয়া

বিভিন্ন প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সিস্তানচে নিউরোপ্রোটেক্টিভ প্রভাব দেখানো হয়েছে:

1. প্রদাহ বিরোধী প্রভাব: সিস্টানচে এমন যৌগ রয়েছে যা মস্তিষ্কের বিভিন্ন অংশে প্রদাহকে বাধা দিতে দেখা গেছে, যা নিউরনকে ক্ষতি থেকে রক্ষা করতে সাহায্য করতে পারে।

2. অ্যান্টিঅক্সিডেন্ট প্রভাব: সিস্টানচে রয়েছে শক্তিশালী অ্যান্টিঅক্সিডেন্ট বৈশিষ্ট্য। অ্যান্টিঅক্সিডেন্টগুলি ফ্রি র‌্যাডিকেল এবং অক্সিডেটিভ স্ট্রেস দ্বারা সৃষ্ট ক্ষতি থেকে নিউরনগুলিকে রক্ষা করতে সহায়তা করে।

3. নিউরোট্রান্সমিটার নিয়ন্ত্রণ: Cistanche নির্দিষ্ট নিউরোট্রান্সমিটার নিয়ন্ত্রণ করতে দেখানো হয়েছে, যেমন সেরোটোনিন এবং ডোপামিন, যা নিউরন রক্ষা করতে এবং জ্ঞানীয় কার্যকারিতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে।

4. নিউরোট্রফিক ফ্যাক্টর স্টিমুলেশন: সিস্টানচে নিউরোট্রফিক ফ্যাক্টর, যেমন ব্রেন-ডিরাইভড নিউরোট্রফিক ফ্যাক্টর (BDNF) উৎপাদনকে উদ্দীপিত করতে দেখা গেছে, যা নিউরনের বৃদ্ধি এবং বেঁচে থাকার প্রচার করতে পারে।

সামগ্রিকভাবে, এই প্রক্রিয়াগুলি নিউরনগুলিকে ক্ষতি থেকে রক্ষা করতে, তাদের বৃদ্ধি এবং বেঁচে থাকার প্রচার করতে এবং জ্ঞানীয় কার্যকারিতা উন্নত করতে একসাথে কাজ করে।

তথ্যসূত্র

Choi GCG, Zhou P, Yuen CTL, Chan BKC, Xu F, Bao S, Chu HY, Thean D, Tan K, Wong KH, Zheng Z, Wong ASL (2019) Combinatorial mutagenesis en masse SpCas9-এর জিনোম সম্পাদনা কার্যক্রমকে অপ্টিমাইজ করে। Nat পদ্ধতি 16:722-730।

DeWeirdt PC, Sanson KR, Sangree AK, Hegde M, Hanna RE, Feeley MN, Griffith AL, Teng T, Borys SM, Strand C, Joung JK, Kleintiver BP, Pan X, Huang A, Doench JG (2020) AsCas12a-এর অপ্টিমাইজেশান মানব কোষে সম্মিলিত জেনেটিক পর্দার জন্য। ন্যাট বায়োটেকনোল 39:94-104।

Han K, Jeng EE, Hess GT, Morgens DW, Li A, Bassik MC (2017) ক্যান্সারের জন্য সিনারজিস্টিক ওষুধের সংমিশ্রণ একটি CRISPR স্ক্রিনে যুগলভিত্তিক জেনেটিক মিথস্ক্রিয়া চিহ্নিত করা হয়েছে। ন্যাট বায়োটেকনোল 35:463- 474।

জাউচ আর (2018) নেটিভ ট্রান্সক্রিপশন ফ্যাক্টরগুলির ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মাধ্যমে কোষের ভাগ্য পুনঃপ্রোগ্রামিং। Curr Opin Genet Dev 52:109-116.

Najm FJ, Strand C, Donovan KF, Hegde M, Sanson KR, Vaimberg EW, Sullender ME, Hartenian E, Kalani Z, Fusi N, Listgarten J, Younger ST, Bernstein BE, Root DE, Doench JG (2018) Orthologous CRISPR- সম্মিলিত জেনেটিক পর্দার জন্য Cas9 এনজাইম। ন্যাট বায়োটেকনোল 36:179-189।

Ng AHM, Khoshakhlagh P, Rojo Arias JE, Pasquini G, Wang K, Swiersy A, Shipman SL, Appleton E, Kiaee K, Kohman RE, Vernet A, Dysart M, Leeper K, Saylor W, Huang JY, Graveline A, Taipale J, Hill DE, Vidal M, Melero-Martin JM, et al. (2020) সেল ফেইট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য মানব প্রতিলিপি উপাদানগুলির একটি বিস্তৃত লাইব্রেরি। Nat Biotechnol doi: 10.1038/s41587-020-0742-6.

Replogle JM, Norman TM, Xu A, Hussmann JA, Chen J, Cogan JZ, Meer EJ, Terry JM, Riordan DP, Srinivas N, Fiddes IT, Arthur JG, Alvarado LJ, Pfeiffer KA, Mikkelsen TS, Weissman JS, Adamson B (2020) সরাসরি গাইড আরএনএ ক্যাপচার এবং টার্গেটেড সিকোয়েন্সিং দ্বারা কম্বিনেটরিয়াল একক-কোষ CRISPR স্ক্রিন। ন্যাট বায়োটেকনোল 38:954- 961।

Shen JP, Zhao D, Sasik R, Luebeck J, Birmingham A, BojorquezGomez A, Licon K, Klepper K, Pekin D, Beckett AN, Sanchez KS, Thomas A, Kuo CC, Du D, Roguev A, Lewis NE, Chang AN , Kreisberg JF, Krogan N, Qi L, et al. (2017) জেনেটিক মিথস্ক্রিয়াগুলির নতুন ম্যাপিংয়ের জন্য কম্বিনেটরিয়াল CRISPRCas9 স্ক্রীন। ন্যাট পদ্ধতি 14:573-576।

তাকাহাশি কে, ইয়ামানাকা এস (2006) সংজ্ঞায়িত কারণগুলির দ্বারা মাউস ভ্রূণ এবং প্রাপ্তবয়স্ক ফাইব্রোব্লাস্ট সংস্কৃতি থেকে প্লুরিপোটেন্ট স্টেম কোষের আবেশ। সেল 126:663-676।

Tian R, Gachechiladze MA, Ludwig CH, Laurie MT, Hong JY, Nathaniel D, Prabhu AV, Fernandopulle MS, Patel R, Abshari M, Ward ME, Kampmann M (2019) CRISPR হস্তক্ষেপ-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম মানব iPSC-তে মাল্টিমডাল জেনেটিক স্ক্রিনের জন্য - প্রাপ্ত নিউরন। নিউরন 104:239-255।

Truong VA, Hsu MN, Kieu Nguyen NT, Lin MW, Shen CC, Lin CY, Hu YC (2019) CRISPRai যুগপত জিন সক্রিয়করণ এবং স্টেম সেল কনড্রোজেনেসিস এবং ক্যালভারিয়াল হাড়ের পুনর্জন্মকে উন্নীত করার জন্য বাধা দেওয়ার জন্য। নিউক্লিক অ্যাসিড রেস 47:e74। Wong AS, Choi GC, Cheng AA, Purcell O, Lu TK (2015) মানুষের কোষে ব্যাপকভাবে সমান্তরাল হাই-অর্ডার কম্বিনেটরিয়াল জেনেটিক্স। ন্যাট বায়োটেকনোল 33:952-961।

Wong AS, Choi GC, Cui CH, Pregernig G, Milani P, Adam M, Perli SD, Kazer SW, Gaillard A, Hermann M, Shalek AK, Fraenkel E, Lu TK (2016) Multiplexed বারকোডেড CRISPR-Cas9 স্ক্রীনিং CombiGEM দ্বারা সক্ষম . Proc Natl Acad Sci USA 113:2544-2549।

Zhou P, Chan BKC, Wan YK, Yuen CTL, Choi GCG, Li X, Tong CSW, Zhong SSW, Sun J, Bao Y, Mak SYL, Chow MZY, Khaw JV, Leung SY, Zheng Z, Cheung LWT, Tan K , Wong KH, Chan HYE, Wong ASL (2020) ড্রাগযোগ্য লক্ষ্যগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বিশ্লেষণের জন্য একটি ত্রি-মুখী কম্বিনেটরিয়াল CRISPR স্ক্রীন। সেল প্রতিনিধি 32:108020।

ডন জিএল থিয়ান, অ্যালান এসএল ওং*