Кратко и по делу — плюсы и минусы NGS (включая GWAS/секвенирование популяций и транскриптомику) и CRISPR-скрининга при поиске генов, влияющих на сложные признаки.
NGS (популяционные и транскриптомные подходы)
- Преимущества:
- Масштаб и охват генома: обнаруживает как кодирующие, так и некодирующие варианты; возможен глубокий анализ редких и общих аллелей.
- Статистическая картография: позволяет выявлять ассоциации в естественных популяциях (GWAS), оценивать вклад вариантов в наследуемость.
- Высокое разрешение последовательности и количественная информация (частоты аллелей, экспрессия).
- Комбинация с эпигеномикой/транскриптомом помогает приоритизировать кандидаты для валидации.
- Ограничения:
- Ассоциативность, а не причинность: ассоциация ≠ эффект; нужна функциональная валидация.
- Требует большие размеры выборок для выявления малых эффектов: типично $n\sim 10^4$–$10^6$ для полигенных признаков.
- Трудно связать некодирующие варианты с целевым геном (linking variant→gene).
- Популяционные и корреляционные конфаундеры (стратификация, LD) усложняют интерпретацию.
- Технические артефакты: покрытие, ошибки выравнивания, batch‑эффекты.
CRISPR-скрининг (пуловые/индивидуальные, CRISPRko/i/a, single‑cell)
- Преимущества:
- Функциональная причинность: прямая потеря/усиление функции гена даёт интерпретируемые эффекты.
- Высокая шкалируемость по числу целевых генов (пуловые библиотеки десятки тысяч гидов) и быстрая идентификация эффектов в контролируемой системе.
- Можно таргетировать регуляторные элементы (CRISPRi/a, CRISPR‑tiling) и тестировать noncoding поколения.
- Комбинированные и single‑cell CRISPR‑seq подходы позволяют изучать клеточные пути и эпистаз.
- Ограничения:
- Контекст‑зависимость: результаты зависят от клеточной линии/модели, условий среды; не всегда отражает фенотип организма.
- Неполная/неоднородная эффективность гидов и off‑target эффекты; отчётливые различия в эффективности рестрикции/инсерции.
- Ограничения доставки; для сложных многоорганных фенотипов in vivo скрины трудозатратны.
- Сложности с интерпретацией при нарушении жизненно важных генов (летальность → dropout).
- Комбинаторные взаимодействия масштабно исследовать трудно: количество пар/высших порядков экспоненциально растёт.
Сравнение по ключевым критериям
- Причинность: CRISPR > NGS (ассоциация).
- Масштаб/геномный охват: NGS (всех вариантов) > CRISPR (только таргетируемые элементы), но пуловые CRISPR‑библиотеки тоже масштабируемы.
- Чувствительность к мелким эффектам: NGS требует больших $n$; CRISPR лучше выявляет средние/крупные эффекты в подходящей модели. Формально мощность растёт с $n$ и квадратом эффекта: $\text{power}\propto n\cdot {\beta }^2$.
- Некодирующие варианты: NGS обнаруживает; CRISPRi/a/tiling позволяет функционально тестировать регуляторы.
- Эпистаз и многогенные эффекты: NGS фиксирует совокупный вклад многих вариантов (полигенность); CRISPR может тестировать взаимодействия, но масштабно это дорого.
Рекомендация (комбинированный подход)
- Используйте NGS/GWAS/транскриптомику для открытия кандидатов и приоритезации (полигенные сигнатуры, локусы).
- Валидируйте и исследуйте механизмы с помощью CRISPR (CRISPRko/i/a, tiling, single‑cell CRISPR‑seq).
- Для сложных признаков часто необходима интеграция: статистическое фине‑маппирование → приоритезация генов/регионов → функциональные CRISPR‑скрины в релевантной модели.
Если нужно, могу кратко перечислить практические метрики (типы библиотек, рекомендуемая представительность гидов, типовые размеры выборок) — скажите, что интересует.