单细胞转录组测序技术及在哺乳动物上的应用

哺乳动物的器官是由多种细胞类型组成,它们通过细胞间的相互作用来发出信号,以维持体内平衡和确保机体发育。传统转录组测序是以大量细胞或组织为研究样本,反映的是细胞总体上转录组特征,不能分析单个细胞的基因表达情况,而单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术的发展为揭示单个细胞转录组特征提供了有效方法。本文通过对scRNA-seq平台、scRNA-seq主要技术类型及scRNA-seq在哺乳动物上的应用展开综述。     

单细胞转录组测序技术在动物上的应用研究

细胞是机体最基本的结构组成及功能单位,细胞类型和功能由其整个转录表达谱决定,通过单细胞转录组测序可以获得单个细胞转录表达谱,由此以高精度分辨率鉴定细胞类型、细胞状态以及稀有类型细胞,从而可以在单细胞水平分析细胞动态变化及细胞间的关系,深入解析驱动细胞变化及细胞异常背后的分子细胞机制。随着单细胞测序技术稳定性和测序通量的提高,以及测序成本的降低,其在发育生物学、肿瘤、免疫及疾病等领域被广泛应用,研究对象主要涉及人及模式生物,在动物上的应用研究相对较少。本文主要介绍单细胞转录组测序技术及其生物学应用并综述目前其在动物上的一些开创性研究,以期为今后更好的在动物上应用单细胞转录组测序提供方法参考。     

单细胞转录组测序技术及其应用

传统测序方法一次处理一群细胞,最终得到的差异水平也就是细胞群的平均水平。但是从分子角度来看细胞是没有完全相同的,存在差异性。目前最前沿的测序方法是单细胞测序,而单细胞转录组测序(scRNA-seq)是应用最广泛的单细胞测序方法,也是目前最热门的测序方法,它通过对单个细胞的全部RNA进行提取、逆转录、扩增和测序,然后对测序结果进行分析。本文对scRNA-seq的技术方法学及其应用进行了综述,并对其发展前景进行了展望。     

单细胞转录组技术及其在人类细胞图谱构建中的应用

单细胞转录组技术在单细胞水平上进行转录组测序,提供了单个细胞的基因表达差异信息,使在单细胞尺度下研究个体细胞、相关环境细胞及其相互作用的机理成为可能.近年来,单细胞转录组技术在c DNA扩增原理上经历了从末端加尾、体外逆转录到模板置换的方法发展,大大提高了基因检测的数量、基因表达的准确性等.同时,在单细胞选取方式上进行了从96/384孔板到油包水液滴以及纳米微孔的创新,在提高通量和重复性的同时降低了整体实验成本.单细胞转录组技术广泛应用于细胞群体分类和异质性研究,推动了从发育生物学到正常、病态组织细胞图谱的构建.本文对单细胞转录组技术近年的技术进展以及在人类细胞图谱构建中的应用进行了综述.     

植物单细胞转录组测序研究进展

单细胞转录组测序是一种在单细胞水平上研究基因表达的技术.多孔板法和液滴法是目前应用于植物研究的两类主要的单细胞转录组技术.首先概述了植物单细胞转录组测序的技术原理和数据分析流程,然后介绍了植物单细胞转录组的研究进展,重点阐述了单细胞转录组测序技术在鉴定植物细胞类型、揭示细胞演化轨迹和构建细胞间调控网络中的应用.单细胞转...     

单细胞转录组测序在药物成瘾研究中的应用

药物成瘾是复杂的中枢神经系统疾病,相关基础与临床研究均证实药物成瘾的神经机制及神经环路在成瘾行为形成的不同阶段逐渐发生改变。利用全基因组关联研究、全基因组测序、全外显子测序或高通量转录组测序等技术的组学研究对包括药物成瘾在内的精神疾病遗传的脆弱性进行了深入研究。上述单核苷酸多态性检测技术或测序技术主要预测疾病的遗传风险位点。然而,许多中枢神经系统疾病的发生与环境因素密切相关,而且在疾病发展的不同阶段,相关基因的表达存在脑区特异性的细胞异质性信息。因此,传统研究对发病机制的解释存在一定的局限性。单细胞转录组测序技术是针对单个细胞进行转录水平的测定,规避了传统测序对细胞群体平均转录水平检测的缺点,可以定量描述细胞异质性。近年来,单细胞转录测序技术在神经精神科学研究中的应用逐渐受到关注,本文总结了该技术在神经科学研究中的重要应用,并以药物成瘾为例,重点阐述说明其在中枢神经系统疾病中的应用价值。     

单细胞转录组测序数据的细胞类型识别方法比较

单细胞转录组测序技术提供单个细胞分辨率的基因表达谱,有助于更准确地揭示细胞异质性。聚类是识别生物组织中细胞类型的主要方法,选择合适的聚类算法可以提升单细胞转录组测序数据分析的性能。本文阐述了k-means、层次聚类(hierarchical clustering, HC)、 Leiden、 SC3、 SCENA、 LAK、 SIMLR和dropClust等8种典型的单细胞聚类算法,在12个带有真实标签的单细胞转录组测序数据集上进行聚类比较分析。采用轮廓系数、 Calinski-Harabasz指数、调整兰德指数、调整互信息、 FMI指数、 V-measure、 Jaccard系数和变异系数等8个评价指标,对8种聚类算法的性能进行分析评价。根据实验结果,发现HC、 SC3、k-means、 SCENA的聚类泛用性与鲁棒性最佳,在大规模数据集上SIMLR算法表现最好;在小规模数据集上Leiden算法表现最好,但是存在依赖邻居节点参数和稳定性低的问题;dropClust算法在泛用性和鲁棒性上最差。此外,8种聚类方法的性能都与数据质量有关,当数据的变异系数较低时,聚类算法的评分指标普遍增高,反...     

单细胞转录组测序在少突胶质谱系细胞异质性与神经系统疾病中的应用

少突胶质细胞是中枢神经系统中形成髓鞘的高度特化的胶质细胞,由少突胶质前体细胞分化而来。长期以来,围绕少突胶质谱系细胞开展的研究主要集中在少突胶质细胞发育、髓鞘形成以及少突胶质谱系细胞在神经系统疾病中的作用等。新兴的单细胞转录组测序技术可以在转录组层面鉴定出特定类型细胞,为少突胶质谱系细胞的研究提供助力。本综述主要关注常见单细胞测序技术的发展以及它们在少突胶质细胞功能异质性和神经系统疾病研究中的应用,并对已取得的成果进行总结阐述,为单细胞测序技术在中枢神经系统疾病中少突胶质谱系细胞相关研究的应用和开发提供思路和参考。     

Single-Cell Sequencing of Brain Cell Transcriptomes and Epigenomes

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单细胞测序技术在肝脏疾病的应用与展望

新兴的单细胞测序技术能够从单细胞水平揭示基因组、转录组和表观遗传学等分子水平发生的基因变异与表观修饰状态,也可用于鉴定新的细胞类型和表面标记物。这将帮助人们探明疾病发生时细胞基因、转录或表观修饰方面的变化,了解细胞之间的联系,以及深入理解肿瘤异质性。目前,单细胞测序技术已用于多种疾病的研究,其在肝脏疾病,包括肝硬化、肝癌中已有相关成果。于此,综述了单细胞测序技术在肝脏发育及肝病中的应用,讨论了肝脏疾病发生的内在机制以及该技术仍存在的问题,提出可能的解决方案,如发展三维单细胞测序技术将更能帮助人们深刻理解肝脏疾病发生机制。     

Deciphering Cell Lineage Specification during Male Sex Determination with Single-Cell RNA Sequencing

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Single-Cell Sequencing of iPSC-Dopamine Neurons Reconstructs Disease Progression and Identifies HDAC4 as a Regulator of Parkinson Cell Phenotypes

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Resolving Cell Fate Decisions during Somatic Cell Reprogramming by Single-Cell RNA-Seq

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Unravelling Intratumoral Heterogeneity through High-Sensitivity Single-Cell Mutational Analysis and Parallel RNA Sequencing

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基于转录组测序探索创伤弧菌MO6-24/O小RNA

目的:基于转录组测序注释,探索创伤弧菌MO6-24/O小RNA(sRNA)。方法:在海洋培养基2216E中培养创伤弧菌MO6-24/O,收集从对数生长期到静止期不同时间点的细菌,提取细菌RNA,通过富集sRNA以及去除核糖体RNA进行建库和测序,然后将读段匹配到创伤弧菌MO6-24/O基因组并进行注释,最后进行验证。结果:发现59个顺式编码sRNA、102个反式编码sRNA,并进行了部分验证。结论:鉴定出创伤弧菌MO6-24/OsRNA。     

A Single-Cell Transcriptomic Atlas of Human Skin Aging

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Developmental Heterogeneity of Microglia and Brain Myeloid Cells Revealed by Deep Single-Cell RNA Sequencing

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