今天的基因工程师拥有大量资源可供使用：在线可用的海量数据集数量不断增加，CRISPR 等高精度基因编辑工具，以及廉价的基因测序方法。但是新技术的扩散并没有伴随着清晰的路线图来帮助研究人员弄清楚要针对哪些基因、使用哪些工具以及如何解释他们的结果。因此，哈佛 Wyss 生物启发工程研究所、哈佛医学院 (HMS) 和麻省理工学院媒体实验室的一组科学家和工程师决定制作一个。
Wyss 团队创建了一个用于执行基因筛选研究的集成管道，包括从识别感兴趣的目标基因到快速有效地克隆和筛选它们的过程的每一步。该协议称为基于测序的目标确定和模块化扰动筛选 (STAMPScreen)，在Cell Reports Methods 中有描述，相关的开源算法可在 GitHub 上找到。
“STAMPScreen 是一种简化的工作流程，使研究人员可以轻松识别感兴趣的基因并进行基因筛选，而无需猜测使用哪种工具或进行哪些实验来获得他们想要的结果，”通讯作者 Pranam Chatterjee 博士说。 D.，麻省理工学院媒体实验室的前研究生，现在是 HMS 和 Wyss 研究所的 Carlos M. Varsavsky 研究员。“它与许多现有的数据库和系统完全兼容，我们希望许多科学家能够利用 STAMPScreen 来节省时间并提高他们的结果质量。”
挫折是发明之母
Chatterjee 和该论文的共同第一作者 Christian Kramme 感到沮丧。两位科学家试图通过结合数字方法(想想算法)和基因工程(想想基因测序)的优势，探索生物学不同方面的遗传基础——比如生育、衰老和免疫。但是他们不断遇到他们使用的各种工具和协议的问题，这在科学实验室中很常见。
旨在筛选生物体基因以识别对给定生物过程有重大影响的基因的算法可以判断基因的表达模式何时发生变化，但没有提供对这种变化原因的任何洞察。当他们想在活细胞中测试候选基因列表时，并不清楚他们应该进行哪种类型的实验。许多可用于将基因插入细胞并对其进行筛选的工具既昂贵又耗时且不灵活。
“我使用称为 Golden Gate 和 Gateway 的方法将基因克隆到载体中进行筛选实验，我花了几个月和数千美元来克隆 50 个基因。并且使用 Gateway，我无法对基因进行物理编码以识别哪个基因进入哪个载体，这是我基于下游测序的实验设计的关键要求。我们认为必须有更好的方法来进行此类研究，当我们找不到方法时，我们接受了自己创建它的挑战，”Wyss Institute 和 HMS 的研究生 Kramme 说。 ,
Kramme 与共同第一作者和 Church 实验室成员 Alexandru Plesa 合作，他在为他的项目制作基因载体时遇到了同样的挫折。Kramme、Plesa 和 Chatterjee 随后着手概述制作一个端到端基因筛查平台所需的条件，该平台适用于他们所有的项目，从蛋白质工程到生育和衰老。
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