Perturb-seq（单细胞CRISPR筛选） Pooled CRISPR筛选 Arrayed CRISPR筛选
传统单细胞测序能够揭示细胞的“状态”（What），却难以解释其背后的“原因”（Why）。Perturb-seq技术将CRISPR介导的基因扰动与单细胞转录组测序相结合，在同一个细胞内同时实现基因扰动（敲除/激活/抑制等）与全转录组读数，从而在全基因组尺度上建立“基因扰动—分子表型”之间的因果关联。
这项技术的核心突破在于：它不是观测相关性，而是通过直接干预基因功能来测量其下游效应——这对功能基因组学研究、药物靶点发现和疾病机制解析具有不可替代的价值。
技术应用 基因功能与机制解析 在全基因组尺度系统筛选疾病关键驱动基因，解析基因调控网络的层次结构
药物靶点发现与验证 通过扰动筛选识别对疾病表型具有因果影响的基因靶点，为药物研发提供功能基因组学证据
合成致死靶点筛选 在特定遗传背景（如肿瘤突变）下大规模筛选合成致死相互作用，拓展治疗窗口
免疫与感染研究 筛选调控免疫细胞分化、活化和效应功能的基因模块，优化细胞治疗策略
疾病机制与生物标志物 在疾病模型中筛选预测治疗响应或耐药性的生物标志物
AI虚拟细胞 产出覆盖全基因组扰动、贯通多组学层面的系统性因果数据，作为虚拟细胞预测模型训练的核心语料
服务流程 ① 方案设计 基于研究目标、细胞模型、筛选规模与表型需求，共同确定实验方案与技术路线
→ ② 预实验 细胞鉴定、药筛浓度测试、Cas9/dCas9稳定株构建、感染效率测试等
→ ③ sgRNA文库设计 基于基因组数据库与算法，设计覆盖目标基因区域的sgRNA文库，支持全基因组/亚文库/定制文库
→ ④ 慢病毒文库构建 标准化文库包装、滴度测定和质量控制
→ ⑤ 文库转导 优化转导条件，控制MOI，确保均一的基因组整合
→ ⑥ 单细胞捕获与建库 基于10x Genomics/墨卓平台进行单细胞分离与Perturb-seq文库构建
→ → ⑧ 数据分析与可视化 从原始数据质控、sgRNA计数与分配，到差异表达分析、扰动效果评估与可视化
核心能力 双技术深度融合 核心团队同时精通CRISPR基因编辑与单细胞测序两大技术体系，能够有效衔接从分子克隆到数据解析的各个环节，减少跨技术栈的沟通损耗与实验误差。
自主Tri-sgRNA文库技术 采用自主开发的Tri-sgRNA文库设计策略，每个基因由多条独立sgRNA靶向，提升扰动效果的可靠性与统计稳健性。
深度数据挖掘 生信团队具备肿瘤学、神经科学、遗传学、发育学等多学科背景，能够基于Perturb-seq数据解析基因与复杂表型的因果关系，提供超越标准分析报告的个性化深度挖掘。
具体方案需技术沟通确认。
Pooled CRISPR筛选是将覆盖全基因组或特定基因集合的sgRNA文库以“池”（pool）的形式整体递送至Cas9表达细胞群，每条sgRNA在单个细胞中引导一次独立的基因扰动。经过选择性培养（药物处理、免疫杀伤、营养剥夺等）后，通过二代测序读取sgRNA丰度的变化——赋予细胞生长优势的基因扰动对应sgRNA富集，反之则耗竭——从而系统性地锁定驱动表型的关键候选基因。这种“群体级并行筛选”策略以最直接的读数（sgRNA丰度变化）回答“哪些基因驱动了表型”这一核心问题。
技术应用 药物靶点发现与验证 在全基因组尺度筛选肿瘤细胞增殖、存活所依赖的必需基因，为药物开发提供候选靶点
合成致死靶点筛选 在特定遗传背景（如肿瘤驱动突变、抑癌基因缺失）下大规模筛选合成致死相互作用，识别对突变细胞选择性致死的靶点
肿瘤免疫机制解析 筛选调控肿瘤细胞对免疫杀伤（如T细胞、CAR-T、NK细胞）敏感性的关键基因，以及调控免疫检查点表达的功能模块
耐药机制研究 在药物处理条件下筛选赋予细胞耐药性的基因扰动，解析获得性耐药的分子通路，为联合用药策略提供依据
病毒与感染研究 筛选病毒入侵、复制和宿主细胞防御所需的关键宿主因子，鉴定抗病毒治疗的潜在靶点
细胞状态与谱系调控 筛选调控干细胞自我更新、分化方向及细胞重编程效率的关键转录因子与信号通路组件
服务流程 ① 方案设计 基于研究目标（全基因组/定制文库）、细胞模型、筛选模式（CRISPR KO / CRISPRa / CRISPRi等）与表型终点，共同确定实验方案
→ ② 预实验 Cas9功能验证、药筛浓度测试、感染效率测试、筛选时间窗口优化等
→ ③ sgRNA文库设计 基于基因组数据库与算法设计sgRNA文库，覆盖全基因组、亚文库或定制基因集合
→ ④ 慢病毒文库构建 标准化文库包装、滴度测定和质量控制，确保文库覆盖度与均一性
→ ⑤ 文库转导与筛选培养 优化转导条件，控制MOI确保单sgRNA/细胞；施加选择压力（药物/免疫杀伤/营养剥夺等），维持文库代表性
→ ⑥ 基因组DNA提取与富集 提取筛选组与对照组的基因组DNA，PCR富集整合的sgRNA序列
→ ⑦ 二代测序 标准化高通量测序，确保足够的测序深度以覆盖文库复杂度
→ ⑧ 数据分析与可视化 基于MAGeCK等算法进行sgRNA计数、富集/耗竭分析、基因级别排名，输出候选基因列表及可视化报告
具体方案需技术沟通确认。
Pooled CRISPR筛选以“群体级并行”的方式高效锁定候选基因，但其依赖于二代测序读取sgRNA丰度作为间接读数，难以直接观测单个基因扰动带来的复杂细胞表型——尤其是那些不直接影响细胞增殖或存活的功能变化。Arrayed CRISPR筛选采用与之互补的策略：将靶向每个基因的sgRNA或sgRNA组合，以“一孔一基因”的形式分配到多孔板（96孔板或384孔板）的各个独立孔中，在物理分隔的条件下逐一进行基因扰动和表型检测。
这种逐孔操作的核心优势在于，每个孔的基因扰动是已知且唯一的，表型读数可以直接归因于该孔的靶基因，无需通过测序进行“去卷积”。这使得Arrayed筛选能够兼容更为丰富、高信息量的表型检测手段——包括高内涵显微成像（high-content imaging）、流式细胞术、实时活细胞监测、多参数荧光标记分析等——从而在单个实验中同时获取多个维度的功能数据。
技术应用 靶点验证与深度功能解析 在独立孔中对Pooled筛选候选靶点进行逐孔独立验证，通过多参数表型检测确认基因扰动与表型的因果关系，排除脱靶效应与假阳性
蛋白翻译后修饰与信号通路分析 逐孔收集细胞裂解液，通过免疫印迹或质谱分析检测蛋白磷酸化、乙酰化、泛素化等翻译后修饰水平的变化，解析基因扰动对胞内信号级联的调控作用
细胞形态与亚细胞结构分析 利用高内涵成像对独立孔中基因扰动后的细胞进行精细形态学解析，包括神经突生长与分支、突触形成、细胞骨架排列、细胞器分布及蛋白亚细胞定位等，适用于神经科学、发育生物学等需要高分辨率形态读数的研究领域
分泌组与免疫微环境分析 逐孔收集细胞培养上清液，通过ELISA、Luminex或多因子检测平台定量分析细胞因子、趋化因子、生长因子及其他分泌蛋白的变化，解析基因扰动对细胞分泌功能与微环境互作的影响
药物作用机制与耐药研究 在独立孔中对靶基因扰动后的细胞施加候选药物，通过比较药物响应随基因扰动状态的变化，解析药物作用靶点与耐药机制
病毒-宿主相互作用验证 对全基因组筛选鉴定的病毒宿主依赖因子与限制因子，在Arrayed体系中验证其在不同病毒株系及细胞类型中的功能保守性
iPSC分化与疾病模型研究 在独立孔中进行iPSC向目标细胞类型的分化培养，结合高内涵成像逐孔分析分化效率、细胞形态与功能性标志物表达，解析调控细胞命运决定与疾病表型的关键基因
服务流程 ① 方案设计 基于研究目标、细胞模型、扰动模式与终点表型，共同确定阵列规模与实验方案
→ ② sgRNA设计与合成 基于基因组数据库设计靶向目标基因的sgRNA序列，以合成或阵列文库形式提供
→ ③ 阵列文库制备 将sgRNA以“一孔一基因”形式分配至多孔板，经质控确认各孔准确性
→ ④ 细胞接种与扰动递送 在阵列板上接种目标细胞，通过慢病毒转导递送sgRNA
→ ⑤ 表型检测 配置检测体系：高内涵成像、流式细胞术、细胞活力检测、活细胞动态监测等
→ ⑥ 数据采集与分析 采集多参数表型数据，经质控、归一化、聚类分析与功能注释，输出扰动-表型关联分析报告
核心能力 Arrayed-Pooled联动策略 将Pooled筛选的全基因组发现能力与Arrayed筛选的多参数验证能力无缝衔接。Pooled阶段锁定候选基因后，直接转入Arrayed体系进行独立验证与深度表型解析，形成“发现—验证—机制”的完整闭环。
多模态表型检测平台 整合高内涵成像、流式细胞术、实时活细胞监测等多种检测手段，能够在同一批实验中对同一组基因扰动同时获取形态、功能、分子等多个维度的表型数据，降低批次效应，提升数据一致性。
阵列文库定制能力 支持子文库和定制基因集合的灵活配置，可根据研究需要选择靶向规模（数个至数百个基因），平衡实验通量与数据深度。
具体方案需技术沟通确认。
