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北京大學黃巖誼教授:比較液滴超高通量單細胞RNA測序

2009年湯富酬研究員首次報道其開創(chuàng)性工作以來,單細胞RNA測序技術(shù)已經(jīng)逐漸成為生物醫(yī)學研究的重要方法,其在發(fā)育生物學和干細胞領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的應(yīng)用前景。隨著單細胞轉(zhuǎn)錄組擴增方法的不斷優(yōu)化,以及測序通量的持續(xù)提升,研究人員已經(jīng)不再滿足于幾十甚至幾百個單細胞所提供的信息量。2015年以來,一系列基于細胞條形碼標記的高通量單細胞RNA測序技術(shù)被相繼報道,其中尤以哈佛大學David Weitz實驗室開發(fā)的inDrop和Drop-seq,以及10X Genomics公司開發(fā)的Chromium系統(tǒng)最受關(guān)注。然而,如何從這些技術(shù)中選擇出最適合于自己項目的方法,成為每一個想從事單細胞轉(zhuǎn)錄組分析的科研人員首先面對的問題。

2018年11月21日,清華大學生命學院王建斌研究組和北京大學BIOPIC黃巖誼研究組以及上海交通大學附屬瑞金醫(yī)院劉峰研究員緊密合作,在Molecular Cell上發(fā)表了題為Comparative analysis of droplet-based ultra-high-throughput single-cell RNA-seq systems的研究論文,系統(tǒng)比較了inDrop、Drop-seq和Chromium三個系統(tǒng)在單細胞RNA測序方面的表現(xiàn),并初步嘗試了基于inDrop系統(tǒng)的個性化開發(fā),為未來研究中合理選擇檢測平臺提供了數(shù)據(jù)支持。

單細胞測序 

液滴超高通量單細胞RNA測序系統(tǒng)基于一個相同的原理,即利用微液滴將單個細胞與單個微球配對包裹,每個微球上帶有的獨特寡聚核苷酸序列可以對來自于不同單細胞的RNA進行區(qū)分標記,之后就可以對數(shù)千個單細胞的cDNA進行合并操作,每一條cDNA的細胞來源可以在后續(xù)的生物信息學分析中進行解讀。此方法使得實驗人員不必針對每一個單細胞進行繁瑣的重復(fù)操作,大大提高了實驗效率。

研究人員首先系統(tǒng)比較了三個系統(tǒng)的原理設(shè)計(下圖),尤其是微球及寡聚核苷酸序列的特性。通常情況下,細胞和微球需要分別經(jīng)過高倍稀釋,從而避免同一液滴內(nèi)存在多個細胞或者微球。由此導(dǎo)致的雙泊松分布大大降低了細胞的包裹效率。inDrop和Chromium系統(tǒng)所使用的大尺寸水凝膠微球可以被擠壓通過狹窄的微流通道,使得絕大部分液滴中有且僅有一個微球,細胞的利用率得到了顯著的提高。另一方面,inDrop系統(tǒng)所使用的CEL-seq單細胞轉(zhuǎn)錄組擴增技術(shù)耗時較長,整個實驗無法在當天完成。

實驗數(shù)據(jù) 

為了有效比較三個系統(tǒng)的技術(shù)參數(shù),研究人員選擇使用均質(zhì)的淋巴母細胞作為實驗材料,并開發(fā)了一套同時兼容三個平臺數(shù)據(jù)的生物信息學分析流程。在數(shù)據(jù)分析過程中,研究人員首先發(fā)現(xiàn)微球表面的寡聚核苷酸序列并不完美,尤其是inDrop和Drop-seq系統(tǒng)所用微球,普遍存在內(nèi)部序列不均一的問題。即使經(jīng)過序列校正,inDrop和Drop-seq仍有約一半的測序數(shù)據(jù)無法被有效歸入具體的細胞,導(dǎo)致的測序數(shù)據(jù)的浪費和檢測靈敏度的下降。另一方面,UMI(unique molecular identifier)的加入可以有效提高inDrop和Drop-seq數(shù)據(jù)的均一性,而其對Chromium數(shù)據(jù)的改善非常有限。最終,在基因數(shù)和轉(zhuǎn)錄本數(shù)方面,三個系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)均可以用于細胞亞型分析,其中Chromium系統(tǒng)展示出相對更高的靈敏度。

除了常規(guī)的技術(shù)參數(shù)分析以外,研究人員在對比三個系統(tǒng)所產(chǎn)生數(shù)據(jù)時還發(fā)現(xiàn)了顯著的系統(tǒng)特有差異,具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)按系統(tǒng)來源顯著分成了三個亞群,這提示大家未來在比較不同系統(tǒng)來源的數(shù)據(jù)時,要首先注意系統(tǒng)導(dǎo)致的表達差異。此外,針對inDrop系統(tǒng)特有的開發(fā)性,研究人員嘗試將單細胞轉(zhuǎn)錄組擴增方式由CEL-seq改為Smart-seq,并獲得了初步的成果,這展示出inDrop系統(tǒng)在特殊應(yīng)用領(lǐng)域的潛在優(yōu)勢。

實驗流程圖 

近年來,針對整個器官乃至整個生物個體的超大規(guī)模單細胞研究項目逐漸成為國際會議中討論的焦點,其中尤以美國和歐洲科學家聯(lián)合開展的人類細胞圖譜(Human Cell Atlas)計劃最為著名。希望本文能夠?qū)τ幸忾_展單細胞轉(zhuǎn)錄組研究的科研人員提供有效的指導(dǎo)。

據(jù)悉,清華大學生命學院王建斌研究員和北京大學BIOPIC黃巖誼教授為本文通訊作者,北京大學BIOPIC張先念博士、清華大學生命學院博士生李天奇、上海交通大學附屬瑞金醫(yī)院劉峰研究員、北京大學深圳研究生院博士生陳雅琪為本文共同第一作者。

(文章來源:BioArt 科學網(wǎng)科學網(wǎng)轉(zhuǎn)載僅供參考學習及傳遞有用信息,版權(quán)歸原作者所有,如侵犯權(quán)益,請聯(lián)系刪除)