依托现货CRISPR sgRNA文库（人源/小鼠/家畜家禽/非洲绿猴/微生物等多物种，覆盖率>99%），提供全基因组/亚文库高通量筛选、Arrayed文库定制、Cas9稳转株构建与NGS+生信分析一站式服务。
CRISPR混合文库筛选（Pooled CRISPR Screening）是一种利用CRISPR-Cas9系统对成千上万个基因同时进行功能扰动（敲除/敲低/激活），再通过表型筛选和高通量测序，从全基因组或特定通路尺度上，无偏地找出"谁在影响这个表型"的高通量功能基因组学方法。
核心逻辑很直接：把编码不同sgRNA的慢病毒载体混合成一个"文库"，以很低的感染复数（MOI）转导进大量细胞，让每个细胞理想情况下只携带一种sgRNA、敲除一个基因；对这群"基因型各不相同"的细胞群体施加筛选压力（比如药物处理、分选特定表型），存活/富集下来的细胞群体里，哪些sgRNA的丰度发生了显著变化，就对应哪些基因跟这个表型相关。
覆盖近2万个编码基因，不预设假设，适合"完全不知道哪些基因可能相关"的探索性研究，成本和数据分析复杂度也最高。
聚焦某个通路/某类功能基因（如细胞周期、凋亡、代谢），文库规模小、成本低、统计效力更强，适合已有一定假设范围的研究。
不再是"混合"而是逐孔单独排布，可以做更精细的表型读出（如高内涵成像），代价是通量远低于pooled筛选。
正向筛选（Positive/Enrichment Selection）：筛选压力下，相关基因被敲除的细胞会"活下来/被富集"（比如药物抗性筛选——敲掉某个基因后细胞获得耐药性）。这类筛选通常信号强、假阳性率相对可控，是CRISPR筛选里最经典的应用场景。
负向筛选（Negative/Dropout Selection）：相关基因被敲除的细胞会"死亡/被耗竭"（比如寻找细胞存活必需基因）。这类筛选需要更高的文库覆盖度和更严谨的统计模型，因为信号是"丢失"而不是"富集"，噪音影响更大。
| 你的情况 | 建议选择 |
|---|---|
| 完全不知道哪些基因可能相关，需要无偏探索 | 全基因组筛选 |
| 已有明确的通路假设（如"应该是凋亡通路里的基因"） | Sub-pool亚文库筛选 |
| 预算/细胞量有限，希望用更少的细胞获得更强的统计效力 | Sub-pool亚文库筛选 |
| 需要单细胞水平的精细表型读出（如形态学、多指标同时读出） | Arrayed定制文库 |
| 已经通过全基因组筛选拿到候选基因，需要精细验证 | Arrayed定制文库（二次验证） |
文库转导时，感染复数（MOI）通常控制在0.3-0.5这个区间，背后是泊松分布的数学原理：低MOI下，大部分被感染的细胞只整合了一个病毒颗粒（也就是一个sgRNA），这样才能保证"敲除了哪个基因"和"这个细胞后续表现出什么表型"之间是清晰对应的一对一关系。如果MOI过高，同一个细胞里混入多个sgRNA，筛选结果的基因型-表型对应关系就会被搞乱，数据没法正确解读。
覆盖度指的是"平均每一条sgRNA对应了多少个细胞"，常规建议维持在300-500倍以上（负向筛选通常需要更高）。覆盖度不够，会导致部分sgRNA因为随机丢失而在细胞群体里"消失"，跟真正的生物学筛选效应混在一起，干扰后续的统计判断——这也是为什么筛选规模越大，起始所需的细胞量也要相应放大的原因。
筛选结束后，从存活/分选出的细胞群体中提取基因组DNA，通过PCR扩增sgRNA区域并进行NGS测序，统计每条sgRNA在处理组与对照组之间的丰度变化。常用MAGeCK/MAGeCKFlute等标准化生信流程，识别显著富集或耗竭的sgRNA，进而定位到候选基因，并给出基因层面的排序和显著性统计。
Shalem等人与Wang等人几乎同时发表了具有里程碑意义的研究，首次证明CRISPR-Cas9可以用于构建全基因组规模的混合敲除文库，并成功用于哺乳动物细胞的功能筛选，标志着CRISPR筛选技术的正式确立。
GeCKO（Genome-scale CRISPR Knock-Out）等第一代主流全基因组文库相继发布并被广泛采用，同期研究者也开始系统优化sgRNA设计算法，提升敲除效率与特异性。
Brunello等经过算法优化、脱靶更低的新一代文库陆续推出；筛选技术也从单纯的敲除，扩展到CRISPRi（干扰/敲低）、CRISPRa（激活）等多种扰动模式，应用场景从癌症耐药机制拓展到免疫、代谢、神经科学等更广泛领域。
在CRISPR技术成熟之前，大规模功能筛选主要依赖RNAi（shRNA）技术，但RNAi敲低效率不完全、脱靶效应明显，筛选结果的假阳性率一直是业内公认的痛点。CRISPR-Cas9介导的敲除是在DNA水平上造成永久性的功能缺失，敲除效率和特异性都显著优于RNAi敲低，这也是CRISPR筛选技术一经出现就迅速成为主流的核心原因。
筛选用的细胞系需要满足几个条件：容易被慢病毒高效转导、生长状态稳定、能够稳定表达Cas9（或与sgRNA文库共转导）。如果目标细胞系本身转染/转导效率较低，建议提前跟技术顾问沟通评估可行性，必要时需要先做条件优化。
文库中通常需要包含一定比例的非靶向对照sgRNA（Non-targeting Control）和已知阳性对照基因的sgRNA，用于评估筛选窗口是否足够、数据质量是否可靠。缺少合理对照，即使拿到了"显著"的候选基因列表，也很难判断这个结果本身是否可信。
负向筛选（dropout screening）通常需要较长的筛选窗口（数周），期间需要维持细胞传代并持续监测覆盖度，传代次数过多可能引入额外的遗传漂变噪音，这也是为什么这类筛选对实验设计和执行的严谨度要求更高。
全基因组筛选虽然“无偏”，但代价是需要更多细胞、更高测序深度、更复杂的统计分析，而且大部分基因跟你研究的表型根本无关，属于“陪跑”。如果你已经有一定的通路假设，亚文库筛选能用小得多的规模获得更强的统计效力，性价比通常更高，这也是为什么单纯冲着“全基因组”去做不一定是最优选择。
本质是“看丢失”还是“看富集”的区别——enrichment(正向)筛选找的是“敲除后细胞反而活得更好/被富集”的基因，dropout(负向)筛选找的是“敲除后细胞活不下去、从群体里消失”的基因(比如寻找细胞存活必需基因)。两者需要的文库覆盖度、筛选周期和统计方法都不一样，事先想清楚要做哪一种非常重要。
不是。经典CRISPR敲除筛选是在DNA水平造成永久性基因失活；CRISPRi(干扰)使用失活的dCas9融合抑制结构域，实现基因表达的可逆敲低；CRISPRa(激活)则反过来，用于筛选“过表达后会怎样”的基因功能，三者分别适合不同的研究问题，不能混为一谈。
混合文库筛选本质上是一次“海选”，即使统计上显著，也可能包含假阳性(比如脱靶效应、克隆效应等干扰)。业内的标准做法是用排布式(Arrayed)方式对候选基因逐个进行独立验证，确认表型可重复后，才能相对有把握地推进到下一步机制研究。
当你还不确定“哪些基因参与了这个表型/通路”，需要从全基因组尺度无偏地筛选出候选基因时，CRISPR文库筛选是目前最主流的手段——回答“茫茫多个基因里，到底是谁在起作用”。
覆盖细胞周期、凋亡、信号转导、免疫系统等30余条特定通路亚文库，也可做全基因组无偏筛选。
按研究需求定制排布式文库，便于逐孔功能验证。
提供Cas9稳定细胞系构建服务，为文库转导提供合格底盘细胞。
文库转导后NGS测序，配合MAGeCKFlute等标准流程完成富集分析。
人源/小鼠/家畜家禽/非洲绿猴/微生物等多物种现货
均一性<10，减轻后期筛选工作量
标准化生信分析流程，交付可复现分析报告
具备药筛功能载体，提高转染/筛选效率
提交实验方案与目标
技术顾问确认工艺与周期
支付不低于50%项目启动款，正式排产
全流程质控留档
结清尾款，完成验收
标准订单及定制/大额订单均需支付不低于合同总额的50%作为项目启动款，剩余尾款支付时限根据具体项目另行约定。
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