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单核转录组测序:一定程度上解决单细胞样本处理难度

发稿时间:2019-06-03来源:天昊生物


单细胞RNA测序(scRNA-seq)已经成为揭示复杂组织中细胞类型、动态状态及功能过程的一项重要工具,然而从新鲜组织中制备单细胞悬液的严格要求对于已收集(冻存)的样本或难以解离的样本来说是一大障碍。例如脑组织样本需要严格的酶消化过程,但是这个过程损害了神经元细胞RNA的完整度,使得恢复的细胞类型比例具有偏倚性,同时只适合来源于年轻个体的样本,对于神经退行性疾病已故患者的样本无法更好地利用。为了解决这样一些问题,前几年不同的研究团队开发了从新鲜或者冻存样本中分离单个细胞核进行RNA研究sNuc-Seq, Div-Seq等方法1。然而这些方法依赖FACS将核分选进96孔板、384孔板或C1微流控系统,无法解决成千上万个核或更大样本量的分选工作。而大规模并行的scRNA-seq方法如Drop-seq等能够很好地解决细胞通量的问题2

在这样的背景下,2017Broad研究所的科研团队(牛人科学家张锋)在《Nature Methods》上发表了DroNc-seq的方法2,结合了单核测序(sNuc-seq)和Drop-seq的优势,比较完美地解决了上述问题,同时应用在小鼠和人冻存的脑组织样本上能够成功地分辨细胞类型及亚型、更容易发现罕见细胞、揭示表达特征和激活的通路等。单核转录组表达数据与单细胞转录组数据也具有高度相关性、相似的通量和灵敏度,核的聚类主要依据细胞类型而不依赖个体,因此从应用范围上看,DroNc-seq对于难以处理的样本或冻存的样本的单细胞研究将是一大福利

 

 

 

 

同样地,10x Genomics公司的Chromium系统也能较好地应用于单细胞核样本的建库中,相关的样本制备资料可以从10x Genomics官网的Support信息中找到(https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/sample-prep/doc/demonstrated-protocol-isolation-of-nuclei-for-single-cell-rna-sequencing。其中也是以小鼠和成人的脑组织为例做了核分离的说明,由此也能看出单核转录组测序确实很适合神经组织样本。

 

 

除了神经组织样本,在肾脏组织领域研究人员还特别比较了几种单核转录组和单细胞转录组方法3,包括利用Drop-seq进行单细胞RNA测序(scRNA-seq),分别利用Drop-seqDroNc-seq10x Chromium进行单核RNA测序snRNA-seq),发现在scRNA-seq中肾小球细胞类型是缺失的,而一类细胞可能因为人为的组织解离(诱导的压力反应基因)而出现。而三种平台的snRNA-seq中能够发现肾小球足细胞(glomerular podocytes)、系膜细胞及内皮细胞,没有压力反应相关的基因被检测。当前的snRNA-seq能够比以往的scRNA-seq发现20倍更多的足细胞。而且他们在用常规的scRNA方法对健康的肾组织没有很好地完成建库,但用snRNA方法实现了替代4因此snRNA-seqscRNA-seq相比具有同样的基因检测能力,而且有更大的优势,能够减少组织解离引起的bias,适用于冻存样本,消除组织解离时产生的压力反应。

 

 

此外从pubmed检索中发现还有将snRNA-seq应用于乳腺癌样本和心脏样本中同样都获得了较好的结果5,6

 

如果您有不适合进行常规单细胞转录组测序的样本可以尝试用单核转录组测序rescue下,或者利用您的样本进行scRNA-seqsnRNA-seq的对比,本身这也是发表文章的一个idea

1. Habib N, Li Y, Heidenreich M, et al. Div-Seq: Single-nucleus RNA-Seq reveals dynamics of rare adult newborn neurons. Science 2016;353:925-8.

2. Habib N, Avraham-Davidi I, Basu A, et al. Massively parallel single-nucleus RNA-seq with DroNc-seq. Nature methods 2017;14:955-8.

3. Wu H, Kirita Y, Donnelly EL, Humphreys BD. Advantages of Single-Nucleus over Single-Cell RNA Sequencing of Adult Kidney: Rare Cell Types and Novel Cell States Revealed in Fibrosis. Journal of the American Society of Nephrology : JASN 2019;30:23-32.

4. Wu H, Malone AF, Donnelly EL, et al. Single-Cell Transcriptomics of a Human Kidney Allograft Biopsy Specimen Defines a Diverse Inflammatory Response. Journal of the American Society of Nephrology : JASN 2018;29:2069-80.

5. Gao R, Kim C, Sei E, et al. Nanogrid single-nucleus RNA sequencing reveals phenotypic diversity in breast cancer. Nature communications 2017;8:228.

6. Hu P, Liu J, Zhao J, et al. Single-nucleus transcriptomic survey of cell diversity and functional maturation in postnatal mammalian hearts. Genes & development 2018;32:1344-57.

 

 

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