MAC-Seq: Coupling Low-Cost, High-Throughput RNA-Seq with Image-Based Phenotypic Screening in 2D and 3D Cell Models

工作流程 吞吐量 计算机科学 计算生物学 RNA序列 多路复用 分析 转录组 数据挖掘 生物 基因 基因表达 遗传学 电信 无线 数据库
作者
Xiang Li,David Yoannidis,Susanne Ramm,Jennii Luu,Gisela Mir Arnau,Timothy Semple,Kaylene J. Simpson
出处
期刊:Methods in molecular biology [Springer Science+Business Media]
卷期号:: 279-325 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-3331-1_22
摘要

Transcriptomic profiling has fundamentally influenced our understanding of cancer pathophysiology and response to therapeutic intervention and has become a relatively routine approach. However, standard protocols are usually low-throughput, single-plex assays and costs are still quite prohibitive. With the evolving complexity of in vitro cell model systems, there is a need for resource-efficient high-throughput approaches that can support detailed time-course analytics, accommodate limited sample availability, and provide the capacity to correlate phenotype to genotype at scale. MAC-seq (multiplexed analysis of cells) is a low-cost, ultrahigh-throughput RNA-seq workflow in plate format to measure cell perturbations and is compatible with high-throughput imaging. Here we describe the steps to perform MAC-seq in 384-well format and apply it to 2D and 3D cell cultures. On average, our experimental conditions identified over ten thousand expressed genes per well when sequenced to a depth of one million reads. We discuss technical aspects, make suggestions on experimental design, and document critical operational procedures. Our protocol highlights the potential to couple MAC-seq with high-throughput screening applications including cell phenotyping using high-content cell imaging.

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