Science：单细胞分析？并行测序技术可以

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      近日，一项发表于国际杂志Science上的研究论文中，来自美国的研究者描述了一种新型的大规模并行技术，通过利用新一代测序技术来在单细胞水平上实现对基因表达的监测；研究者表示，单细胞分析对于理解人类造血系统的必要性及重要性不断凸显，如果没有这种分析的话，来自少许细胞的大量表达改变就和来自许多细胞的小型表达改变就会变得一样没有差别。
      文章中，研究者描述的这种“基于基因表达细胞计数的简单方法”是利用细胞和分子特异性的条形码来使得数万个基因或者成千上万个细胞被同时进行研究；单一的细胞和包含引物的颗粒会被置于微孔板中，当细胞被裂解后mRNA就会同颗粒上的条形码引物进行杂交，这种颗粒可以实现磁性恢复并且移动到小管中进行反向转录和扩增，随后再进行新一代测序分析。
      研究者Christina Fan说道，对扩增产物进行测序揭示了一种细胞标签、分子索引以及基因的身份，而计算机分析可以对基于细胞标签的测定序列进行聚合，从而利用相同的分子索引及基因测序信息对其进行拆解，进而实现对每一个细胞的每一个基因确定其完全的转录数量。这种特殊的标签策略及大量的并行技术就可以使得对基因活性的单细胞分子变得可行，从而使得任何研究者都可以利用该方法进行分析。
      本文研究中研究人员还利用这种新技术报道了来自多种类型造血细胞的数据，研究者分析了1.5万个细胞，在一系列的实验中研究者描述了组成机体活跃造血系统的单一细胞亚型，同时他们也表示可以利用这种新技术在极低水平的正常细胞中也能够检测出罕见的恶性细胞类型。
      最后研究者Stephen Fodor博士说道，本文研究中开发的新型分析技术为后期进行发育生物学及相关疾病研究打开了一扇大门，检测大量单个细胞的遗传特性或许可以帮助开发出病人响应率较高的新型疗法，当然也为开发早期有效的诊断手段提供了新的研究思路和线索。

doi:10.1126/science.1258367
PMC:
PMID:
Combinatorial labeling of single cells for gene expression cytometry
H. Christina Fan, Glenn K. Fu, Stephen P. A. Fodor*
To understand why cells differ from each other, we need to understand which genes are transcribed at a single-cell level. Several methods measure messenger RNA (mRNA) expression in single cells, but most are limited to relatively low numbers of cells or genes. Fan et al. labeled each mRNA molecule in a cell with both a cellular barcode and a molecular barcode. Further analysis did not then require single-cell technologies. Instead, the labeled mRNA from all cells was pooled, amplified, and sequenced, and the gene expression profile of individual cells was reconstructed based on the barcodes. The technique successfully revealed heterogeneity across several thousand blood cells.