Overview

CRISPR screening analysis methods (CRISPR 스크리닝 분석 방법)

• MAGeCK
• BAGEL2
• CRISPR2esso2
• ScreenBEAM

General Description

1. MAGeCK (Model-based Analysis of Genome-wide CRISPR-Cas9 Knockout)
   • 개요: MAGeCK은 CRISPR-Cas9 실험 데이터를 분석하기 위한 통계적 알고리즘을 제공합니다. 이 방법은 sgRNA의 효율성을 평가하고 유전자의 중요성을 평가하기 위해 read count 데이터를 사용합니다.
   • 주요 기능:
     • Negative Selection Analysis: sgRNA가 타겟 유전자를 비활성화했을 때 세포 생존에 미치는 영향을 분석하여 필수 유전자를 식별합니다.
     • Positive Selection Analysis: 특정 조건에서 세포가 살아남을 수 있도록 돕는 유전자를 찾습니다.
     • Robust Ranking: 각 유전자에 대해 sgRNA 데이터를 통합하여 유전자 중요성을 순위화합니다.
   • 적용: 다양한 유형의 CRISPR 스크린에서 사용되며, 특히 유전자의 필수성이나 특정 조건에서의 유전자 중요성을 평가하는 데 유용합니다.
2. BAGEL2 (Bayesian Analysis of Gene Essentiality, version 2)
   • 개요: BAGEL2는 베이지안 프레임워크를 사용하여 필수 유전자를 예측합니다. 이 방법은 특히 CRISPR knockout 실험 데이터에서 필수 유전자를 찾는데 적합합니다.
   • 주요 기능:
     • Training Phase: 필수 유전자와 비필수 유전자의 예시 데이터를 사용하여 모델을 학습합니다.
     • Scoring Phase: 학습된 모델을 사용하여 전체 유전자 세트에 대한 필수성 점수를 계산합니다.
   • 적용: CRISPR 데이터를 통해 필수 유전자를 식별하는 연구에서 널리 사용됩니다.
3. CRISPResso2
   • 개요: CRISPResso2는 CRISPR 실험에서 발생하는 유전자 편집 사건을 정밀하게 분석하는 도구입니다. 특히 DNA 서열 변화를 상세하게 분석하고 시각화합니다.
   • 주요 기능:
     • Alignment and Analysis: sgRNA에 의해 유도된 유전자 편집 사건을 정확하게 매핑하고 분석합니다.
     • Visualization: 편집 결과를 시각적으로 나타내어 연구자가 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
   • 적용: 유전자 편집의 정밀도와 효율성을 평가하려는 실험에서 사용됩니다.
4. ScreenBEAM
   • 개요: ScreenBEAM은 CRISPR 스크린 데이터를 분석하는 또 다른 통계적 방법으로, 특히 바이오마커 발견과 관련된 연구에 적합합니다.
   • 주요 기능:
     • Bayesian Model: 데이터로부터 유전자의 중요성을 추론하기 위해 베이지안 모델을 사용합니다.
     • Analysis of Variance: 데이터 내의 변이를 분석하여 유의미한 결과를 도출합니다.
   • 적용: 바이오마커 탐색이나 질병 관련 유전자 연구에서 주로 사용됩니다.

General Description (table)

English

CRISPR screening methods

Evaluation

(MAGeCK, BAGEL2, CRISPResso2, ScreenBEAM)의 강점과 약점

1. MAGeCK
   • 강점:
     • 다양한 실험 설계에서 robust한 성능을 보임. Negative selection과 positive selection 둘 다를 분석할 수 있어 유연성이 뛰어남.
     • 각 유전자에 대한 sgRNA 데이터의 통합 분석을 통해 유전자의 중요성을 정량적으로 순위화함.
   • 약점:
     • 대규모 데이터에서는 계산 시간이 길어질 수 있으며, 데이터의 품질에 매우 의존적임.
     • 특히 낮은 변이 sgRNA의 데이터가 많은 경우 정확도가 떨어질 수 있음.
2. BAGEL2
   • 강점:
     • 필수 유전자의 예측에 특화되어 있어, 이러한 유전자를 탐색하는 데 강력한 도구임.
     • 베이지안 프레임워크를 사용하여 필수 유전자와 비필수 유전자를 효과적으로 구분함.
   • 약점:
     • 베이지안 분석이 필요로 하는 사전 정보(prior knowledge)가 충분하지 않은 경우 성능이 저하될 수 있음.
     • 오직 필수 유전자 식별에 초점을 맞춰 다른 유형의 분석은 지원하지 않음.
3. CRISPResso2
   • 강점:
     • DNA 편집 이벤트의 상세한 분석을 제공하여 유전자 편집의 결과를 정밀하게 파악할 수 있음.
     • 시각적 결과 제공으로 데이터 해석을 용이하게 함.
   • 약점:
     • 주로 유전자 편집의 효율성과 정밀도에 초점을 맞추고 있어, 전체적인 유전자의 필수성이나 중요성 평가에는 적합하지 않음.
     • 데이터의 정밀한 분석을 요구하기 때문에 고품질의 시퀀싱 데이터가 필수적임.
4. ScreenBEAM
   • 강점:
     • 베이지안 모델을 이용한 변이 분석으로, 데이터 내 유의미한 패턴을 식별하는 데 강함.
     • 질병 관련 유전자 및 바이오마커 발견에 적합하며, 특정 조건에서의 유전자의 역할을 분석할 수 있음.
   • 약점:
     • 일반적인 CRISPR 스크린 데이터보다 복잡한 모델과 계산 요구로 인해 처리 시간이 길어질 수 있음.
     • 모델의 성능이 사용하는 사전 정보의 질과 양에 크게 의존함.

Evaluation Table