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 分類(lèi): 時(shí)空組學(xué)
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細(xì)胞學(xué)說(shuō)提出“細(xì)胞是動(dòng)物和植物結(jié)構(gòu)和生命活動(dòng)的基本單位”,只有充分了解細(xì)胞的特性與功能,才能深入理解生命現(xiàn)象的深層機(jī)制,才能明晰生物體生長(zhǎng)發(fā)育的規(guī)律,才能辨明疾病發(fā)生發(fā)展的原因。單細(xì)胞測(cè)序(single-cell sequencing)在單細(xì)胞水平研究細(xì)胞的功能和細(xì)胞互作網(wǎng)絡(luò),幫助我們深層次理解生命機(jī)制。

2013-2020?年,單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)多次被?Science、Nature?等學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)為年度重點(diǎn)技術(shù),正引領(lǐng)新一輪生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)革命;在腫瘤、神經(jīng)學(xué)、免疫、感染性疾病、生長(zhǎng)發(fā)育和生殖健康等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

提到單細(xì)胞測(cè)序,我們腦中更多浮現(xiàn)得是scRNA-Seq(single-cell RNA -sequencing);scRNA-seq是目前常用的單細(xì)胞測(cè)序技術(shù),但是逐漸呈現(xiàn)出一些固有的方法學(xué)問(wèn)題:組織類(lèi)型偏好(無(wú)法分析難解離的組織和凍存組織等);在細(xì)胞懸液制備中會(huì)引入一些轉(zhuǎn)錄偏好;組織解離時(shí)得到易于解離下來(lái)的細(xì)胞,敏感的細(xì)胞可能在解離時(shí)破碎;目前商業(yè)化的單細(xì)胞平臺(tái)都對(duì)細(xì)胞大小有限制等。

snRNA-seq(single-nucleus RNA-sequencing)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)受到研究者的青睞,逐漸呈現(xiàn)出較為火熱的景象。目前在多種動(dòng)植物組織,如腫瘤組織[1]、腦[7]、腎臟[3]、心臟[8]和脂肪[4]中得到應(yīng)用,在植物單細(xì)胞中也逐漸展現(xiàn)了其優(yōu)勢(shì)[5]。snRNA-seq是否可以和scRNA-Seq一樣,得到一致的結(jié)果,解析生物學(xué)特征,兩者之間有哪些差異,下面幾篇文獻(xiàn)可以略解您的疑慮,帶您初識(shí)snRNA-seq。

scRNA-Seq和?snRNA-seq方法比較文獻(xiàn)解析

1、A single-cell and single-nucleus RNA-Seq toolbox for fresh and frozen human tumors.

發(fā)表雜志:Nature Medicine

影響因子:36.13

發(fā)表時(shí)間:2020. 6. 25

實(shí)驗(yàn)平臺(tái):10x Chromium

實(shí)驗(yàn)材料:新鮮和凍存的8種腫瘤組織,如NSCLC(非小細(xì)胞肺癌), ?NB(成神經(jīng)細(xì)胞瘤),MBC(轉(zhuǎn)移性乳腺癌),GBM(腦膠質(zhì)瘤),CLL(慢性淋巴細(xì)胞白血病),Ovarian(卵巢癌),Melanoma(黑色素瘤)和肉瘤。

研究?jī)?nèi)容:開(kāi)發(fā)了一種系統(tǒng)工具箱,可以分別通過(guò)scRNA-Seq和 ?snRNA-Seq對(duì)新鮮和冷凍的臨床腫瘤樣品進(jìn)行分析;對(duì)同樣的樣品進(jìn)行scRNA-Seq和snRNA-Seq分析,結(jié)果顯示它們可以得到相同的細(xì)胞類(lèi)型,但是每種細(xì)胞類(lèi)型的占比不同。

主要結(jié)果:

a.?建立了系統(tǒng)性的scRNA-Seq和snRNA-Seq的實(shí)驗(yàn)流程和數(shù)據(jù)分析流程

研究了8種不同類(lèi)型的腫瘤組織,通過(guò)不同取樣方式,共獲得不同部位共23個(gè)標(biāo)本的40個(gè)樣品的216,490個(gè)細(xì)胞和細(xì)胞核,這些樣品具有豐富的組織和樣品多樣性;對(duì)不同的細(xì)胞和細(xì)胞核分離方式,在實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析中對(duì)細(xì)胞/細(xì)胞核質(zhì)量、細(xì)胞/細(xì)胞核回收率、靈敏度、細(xì)胞類(lèi)型和CNV 分析等方面進(jìn)行評(píng)估,確定了實(shí)驗(yàn)流程和數(shù)據(jù)分析流程(圖1-1);通過(guò)對(duì)8種腫瘤組織實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析結(jié)果比較,推薦了細(xì)胞和細(xì)胞核分離方式(圖1-2)。

圖1-1 sc/snRNA-Seq 實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析流程

圖1-2 不同腫瘤組織樣品信息和細(xì)胞/細(xì)胞核分離方式

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b.?scRNA-Seq和snRNA-Seq可以得到相同的細(xì)胞類(lèi)型,但是每種細(xì)胞類(lèi)型的占比不同

對(duì)成神經(jīng)細(xì)胞瘤(HTAPP-656)、轉(zhuǎn)移性乳腺癌?(HTAPP-963)、CLL (CLL1) 和 O-PDX (O-PDX1)相同的樣品同時(shí)進(jìn)行scRNA-Seq和snRNA-Seq分析。兩種方法可以得到相同的細(xì)胞類(lèi)型,但是每種細(xì)胞類(lèi)型的占比不同;在成神經(jīng)細(xì)胞瘤和轉(zhuǎn)移性乳腺癌中,scRNA-Seq獲得更多的免疫細(xì)胞,snRNA-Seq得到更多的惡性腫瘤細(xì)胞(圖1-3);細(xì)胞檢測(cè)到解離信號(hào)的比例比細(xì)胞核高,且信號(hào)值較高;在細(xì)胞和細(xì)胞核中,免疫細(xì)胞和基質(zhì)細(xì)胞的解離信號(hào)更加明顯(圖1-4)。

圖1-3 scRNA-Seq and snRNA-Seq結(jié)果比較

圖1-4 ?scRNA-Seq and snRNA-Seq解離信號(hào)比較

2.Systematic comparison of single-cell and?single-nucleus RNA-sequencing methods

發(fā)表雜志:Nature biotechnology影響因子:36.558發(fā)表時(shí)間:2020. 4. 6實(shí)驗(yàn)平臺(tái):scRNA-Seq:低通量(Smart-seq2和CEL-Seq2)和高通量(10x Chromium、Drop-Seq、Seq-Well、inDrops和sci-RNA-seq)snRNA-Seq:Smart-seq2、10x Chromium、DroNc-Seq和sci-RNA-seq

實(shí)驗(yàn)材料:

scRNA-Seq:人(HEK293)和小鼠(NIH3T3)等比例混合細(xì)胞系和凍存人類(lèi)PBMC(2個(gè)生物學(xué)重復(fù));snRNA-Seq:凍存小鼠大腦皮層(2個(gè)生物學(xué)重復(fù))Bulk RNA-Seq:以上3種材料
研究?jī)?nèi)容:
選擇2種低通量和5種高通量方法進(jìn)行scRNA-Seq或snRNA-Seq分析;為了直接比較、避免每種方法已有流程的影響,作者開(kāi)發(fā)了一種更加靈活、適用于任何scRNA-Seq的方法“scumi”;通過(guò)比較reads的結(jié)構(gòu)和比對(duì)情況、靈敏度、多胞率和解釋已知的生物學(xué)信息評(píng)估每種方法;兩種低通量方法表現(xiàn)相似,CEL-Seq2受其他細(xì)胞污染reads的影響比較明顯;10x Chromium在高通量方法中表現(xiàn)更優(yōu)。

主要結(jié)果:
a. scumi:可以對(duì)任一scRNA-Seq方法進(jìn)行一致性分析的數(shù)據(jù)分析流程

首先,開(kāi)發(fā)了“scumi”軟件包,從FASTQ文件到產(chǎn)生適用下游分析的基因和細(xì)胞參數(shù);其次,提出了下游分析前過(guò)濾低質(zhì)量細(xì)胞的方案,這也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要挑戰(zhàn),然后對(duì)每個(gè)實(shí)驗(yàn)類(lèi)型每個(gè)細(xì)胞進(jìn)行相同的reads數(shù)分析;最后,通過(guò)關(guān)鍵的參數(shù)對(duì)每種方法進(jìn)行評(píng)估:①比對(duì)到細(xì)胞核和線(xiàn)粒體基因組的reads 及其結(jié)構(gòu);②捕獲RNA的靈敏度;③多胞率;④準(zhǔn)確性和重復(fù)性;⑤得到細(xì)胞類(lèi)型中重要的生物學(xué)差異的能力(圖2-1)。

圖2-1 scumi數(shù)據(jù)分析流程

b.?reads結(jié)構(gòu)和比對(duì)到基因組的信息顯示不同方法具有效率差異結(jié)果顯示,不同的方法在預(yù)期的位置沒(méi)有Poly(T)reads比例明顯不同;外顯子、內(nèi)含子、基因間、重疊的差異基因、多重比對(duì)以及無(wú)法比對(duì)的reads不同方法間基本一致;但是細(xì)胞核中內(nèi)含子reads與外顯子reads的比率明顯高于細(xì)胞,因?yàn)榧?xì)胞核中有較高比例未剪切的轉(zhuǎn)錄本(圖2-2)。

圖2-2 測(cè)序reads的基因組比對(duì)特征(a. Mixture, b.PBMCs, c.Cortex )

c.?不同實(shí)驗(yàn)每種方法的靈敏度相對(duì)一致

結(jié)通過(guò)分析每個(gè)細(xì)胞的reads數(shù)、UMIs 和基因數(shù)比較每種方法的靈敏度(即捕獲RNA的能力);7種方法中,低通量方法靈敏度最高,高通量方法中10x Chromium 每個(gè)細(xì)胞檢測(cè)到的UMI和基因數(shù)最多(圖2-3)。

圖2-3不同實(shí)驗(yàn)每種方法的靈敏度比較

d.?不同的方法區(qū)別和獲得細(xì)胞類(lèi)型的能力不同

選擇轉(zhuǎn)錄組分析方法最重要的一項(xiàng)指標(biāo)就是這種方法能否解釋感興趣的生物學(xué)信息。為了更加公平的分析每種方法,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一致性處理;選擇相同的Reads/cell 和cells/實(shí)驗(yàn)進(jìn)行細(xì)胞分群和細(xì)胞類(lèi)型鑒定。

在PBMCs中,每種方法都可以獲得豐富的細(xì)胞類(lèi)型,但是每種類(lèi)型的豐度不同,且獲得稀有細(xì)胞類(lèi)型的能力有差異(如漿狀樹(shù)突細(xì)胞);每種方法都有一定程度的血小板污染。

在大腦皮層中,細(xì)胞核分析得到小鼠大腦皮層多種細(xì)胞類(lèi)型,包括興奮和抑制性神經(jīng)元,星形膠質(zhì)細(xì)胞,少膠質(zhì)細(xì)胞,少突膠質(zhì)祖細(xì)胞,小膠質(zhì)細(xì)胞,內(nèi)皮細(xì)胞和周皮細(xì)胞,其中周皮細(xì)胞只在DroNc-Seq Cortex1 中發(fā)現(xiàn);sci-RNA-seq未得到少突膠質(zhì)祖細(xì)胞和小膠質(zhì)細(xì)胞(圖2-4)。

圖2-4不同實(shí)驗(yàn)不同方法細(xì)胞類(lèi)型的比較

3.Advantages of Single-Nucleus over Single-Cell RNA?Sequencing of Adult Kidney: Rare Cell Types and Novel Cell States Revealed in Fibrosis

發(fā)表期刊:J Am Soc Nephrol

影響因子:9.274

發(fā)表時(shí)間:2019.1

實(shí)驗(yàn)平臺(tái):

scRNA-seq :DropSeq

snRNA-seq:sNuc-DropSeq, DroNc-seq和?10x Chromium

實(shí)驗(yàn)材料:8周大的小鼠腎臟

研究?jī)?nèi)容

在比較分析中共產(chǎn)生?11,391?個(gè)轉(zhuǎn)錄本。scRNA-seq鑒定了10個(gè)細(xì)胞簇,包括一個(gè)人為解離誘導(dǎo)的壓力相應(yīng)基因群,但是未鑒定到腎小球細(xì)胞。相反,3種snRNA-seq都鑒定到更加多樣性的腎細(xì)胞類(lèi)型,包括腎小球足細(xì)胞,系膜細(xì)胞和內(nèi)皮細(xì)胞,未檢測(cè)到壓力響應(yīng)基因;檢測(cè)到的腎小球足細(xì)胞的比例是已知發(fā)表的scRNA-seq 數(shù)據(jù)的20倍(2.4% versus 0.12%)。更出乎意料的是,snRNA-seq和scRNA-seq 的基因檢測(cè)靈敏度一致。為了驗(yàn)證snRNA-se方法的有效性,分析了經(jīng)過(guò)纖維化和炎癥UUO治療第14天冷凍腎組織,鑒定了罕見(jiàn)近腎小球細(xì)胞,新活化的近端小管和成纖維細(xì)胞細(xì)胞狀態(tài),以及之前未知的腎小管間質(zhì)信號(hào)通路。

主要結(jié)果:a.?snRNA-seq增加內(nèi)含子序列分析可以達(dá)到scRNA-seq一致的靈敏度

snRNA-seq將內(nèi)含子和外顯子數(shù)據(jù)同時(shí)分析時(shí),平均的reads、genes?和scRNA-seq相對(duì)一致;但是scRNA-seq的線(xiàn)粒體基因比例高達(dá)24%;將線(xiàn)粒體的基因過(guò)濾之后,3種snRNA-seq檢測(cè)基因的能力均高于scRNA-seq;選擇1469個(gè)上皮細(xì)胞進(jìn)行tSNE 降維可視化分析,如果將外顯子和內(nèi)含子數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行分析,可以將DroNc-seq的細(xì)胞類(lèi)型增加到6個(gè),但是?scDropSeq 的細(xì)胞類(lèi)型沒(méi)有增加;雖然多了一個(gè)細(xì)胞簇,但是該簇主要表達(dá)解離時(shí)誘導(dǎo)的壓力響應(yīng)基因(圖3-1)。

圖3-1?內(nèi)含子對(duì)snRNA-seq?數(shù)據(jù)的影響

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b.?snRNA-seq鑒定了3個(gè)特有的細(xì)胞類(lèi)型

將4種方法的數(shù)據(jù)整合分析,共鑒定了13個(gè)細(xì)胞簇,包括足細(xì)胞,內(nèi)皮細(xì)胞和腎小球膜細(xì)胞;3種snRNA-seq 檢測(cè)足細(xì)胞,內(nèi)皮細(xì)胞和閏細(xì)胞的靈敏度更高;但是scRNA-seq未檢測(cè)到任何足細(xì)胞。差異基因表達(dá)分析顯示,?71.4%?基因在細(xì)胞和細(xì)胞核中都被檢測(cè)到;在檢測(cè)到的基因中,僅僅?5.0%?在細(xì)胞中的表達(dá)量高于細(xì)胞核,6.4%的基因在細(xì)胞核中的表達(dá)量高于細(xì)胞(fold change>1.5,?P value <0.05)(圖3-2);scRNA-seq高表達(dá)基因包括線(xiàn)粒體、核糖體基因和熱休克途徑中的基因;snRNA-seq高表達(dá)基因包括溶質(zhì)載體、轉(zhuǎn)錄因子和Non-coding?RNA基因。

圖3-2 ??snRNA-seq?和scRNA-seq?差異分析?

?c.??snRNA-seq?分析經(jīng)過(guò)纖維化和炎癥UUO治療的冷凍腎組織

利用?10x Chromium?snRNA-seq對(duì)6147單細(xì)胞核分析經(jīng)過(guò)纖維化和炎癥UUO治療第14天冷凍腎組織,鑒定了增殖近端小管細(xì)胞、去分化近端小管和腎小球旁細(xì)胞;推測(cè)了未知的腎小管間質(zhì)信號(hào)通路(圖3-3)。

圖3-3 ??snRNA-seq?對(duì)UUO治療冷凍腎組織的分析結(jié)果

snRNA-seq應(yīng)用好文推薦

4. snRNA-seq reveals a subpopulation of?adipocytes that regulates?thermogenesis

發(fā)表信息:Nature;2020.10.28;IF:42.778。

單細(xì)胞平臺(tái):Smart-Seq2?和10x Chromium

推薦理由:

通過(guò)對(duì)小鼠和人進(jìn)行單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組分析,發(fā)現(xiàn)脂肪組織中的新的細(xì)胞類(lèi)型P4;通過(guò)對(duì)marker基因Cyp2e1和Aldh1a1的深度分析確定P4的主要功能,如免疫熒光染色,基因過(guò)表達(dá)、基因敲除,共表達(dá)等功能驗(yàn)證技術(shù)。證明了這個(gè)亞群通過(guò)醋酸鹽介導(dǎo)的調(diào)節(jié)其產(chǎn)熱能力來(lái)調(diào)節(jié)鄰近脂肪細(xì)胞的活動(dòng)。人類(lèi)脂肪組織中含有較高數(shù)量的該亞群細(xì)胞,這可能解釋了與小鼠脂肪組織相比,人的產(chǎn)熱活性較低的原因,并提示靶向該途徑可用于恢復(fù)產(chǎn)熱活性。

5. The impact of chromatin remodeling on gene expression at the single cell level in Arabidopsis thaliana?

發(fā)表信息:bioRxiv preprint;doi:?https://doi.org/10.1101/2020.07.27.223156;?2020.07.28

單細(xì)胞平臺(tái):10x Chromium

推薦理由:

利用原生質(zhì)體進(jìn)行單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序困難重重,如原生質(zhì)體獲得困難(不同物種、不同發(fā)育時(shí)期和不同器官細(xì)胞壁成分不同),解離對(duì)基因表達(dá)的影響,原生質(zhì)體細(xì)胞大小超出平臺(tái)的限制等;為了克服原生質(zhì)體的困難,作者進(jìn)行了單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組分析;與已經(jīng)發(fā)表的文章相比,不僅驗(yàn)證了單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組可以對(duì)擬南芥根進(jìn)行分析,同時(shí)還發(fā)現(xiàn)了3種新的細(xì)胞類(lèi)型;通過(guò)單細(xì)胞ATAC-Seq和snRNA-Seq?多組學(xué)聯(lián)合分析揭示染色質(zhì)重塑對(duì)基因轉(zhuǎn)錄的影響,證明細(xì)胞類(lèi)型特異性標(biāo)記基因也顯示細(xì)胞類(lèi)型特異性的染色質(zhì)可及性模式。我們的數(shù)據(jù)表明,染色質(zhì)的不同重塑是在細(xì)胞類(lèi)型水平上調(diào)控基因活動(dòng)的關(guān)鍵機(jī)制。

 

結(jié)束語(yǔ)

 

綜上所述,snRNA-Seq?分析細(xì)胞核內(nèi)的RNA,可以解釋相應(yīng)的生物學(xué)信息;snRNA-Seq?含有較多未剪切的轉(zhuǎn)錄本,包含內(nèi)含子的序列進(jìn)行分析,不僅可以提高提高RNA的捕獲能力,同時(shí)可以得到更多的稀有細(xì)胞類(lèi)型;snRNA-seq解決了scRNA-seq中固有的一些問(wèn)題,能夠獲得更為準(zhǔn)確可靠的結(jié)果。

近幾年來(lái),snRNA-Seq受到越來(lái)越多的青睞,文獻(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)較為迅速;為特殊樣品(如冷凍組織)的單細(xì)胞研究提供新的途徑;為細(xì)胞單細(xì)胞研究開(kāi)辟了新的思路。

snRNA-Seq和scRNA-Seq?是目前解析各種生命現(xiàn)象、揭示各種生物學(xué)機(jī)制的強(qiáng)有力的技術(shù)手段,各有千秋,研究者需要結(jié)合自身的條件來(lái)確定;如scRNA-Seq在神經(jīng)小膠質(zhì)細(xì)胞激活態(tài)(microglial activation)的研究中更勝一籌[6]。我們期待越來(lái)越多的研究者來(lái)解析單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄學(xué)這浩瀚的星空,發(fā)現(xiàn)更多耀眼的星。

百邁客引進(jìn)10xGenomics單細(xì)胞測(cè)序平臺(tái),使用Chromium系統(tǒng)采用微流控、油滴包裹和barcode標(biāo)記等技術(shù)實(shí)現(xiàn)一次性分離、高效標(biāo)記捕獲;同時(shí)具有10x?單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組、單細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄組、空間轉(zhuǎn)錄組、單細(xì)胞免疫組庫(kù)、全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序,實(shí)現(xiàn)10x平臺(tái)全面優(yōu)質(zhì)服務(wù);已經(jīng)具有大量單細(xì)胞分離捕獲,極低量RNA反轉(zhuǎn)錄擴(kuò)增建庫(kù)成功經(jīng)驗(yàn);提供單細(xì)胞分離捕獲、反轉(zhuǎn)錄建庫(kù)、測(cè)序、標(biāo)準(zhǔn)分析和高級(jí)分析全套單細(xì)胞測(cè)序服務(wù);強(qiáng)大的生信團(tuán)隊(duì)不僅提供基本分析,還提供細(xì)胞分化軌跡分析等多種高級(jí)分析;資深單細(xì)胞技術(shù)人員為您提供專(zhuān)業(yè)的課題方案設(shè)計(jì),為您量身訂造專(zhuān)屬個(gè)性化分析。點(diǎn)擊下方按鈕聯(lián)系我們,將可免費(fèi)獲得文章思路設(shè)計(jì)方案。

參考文獻(xiàn)

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[5]Andrew Farmer1, Sandra Thibivilliers , Kook Hui Ryu,??et al.The impact of chromatin remodeling on gene expression at the single cell level in Arabidopsis thaliana.bioRxiv preprint,doi: https://doi.org/10.1101/2020.07.27.223156;2020.07.28

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[7]Dissecting Cell-Type Composition and Activity_Dependent Transcriptional State in Mammalian Brains by Massively Parallel Single-Nucleus RNA-Seq.Peng Hu, Emily Fabyanic,Deborah Y. Kwon, Sheng Tang,Zhaolan Zhou, Hao Wu.Molecular Cell.2017(68):1006–1015

[8]Systematic Comparison of High throughput Single-Cell and Single Nucleus Transcriptomes during Cardiomyocyte Diferentiation.Alan Selewa1, Ryan Dohn1, Heather Eckart, et al.Nature Scientific Reports | (2020) 10:1535

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