单细胞测序的应用

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发表:2021年4月28日

近年来,无所不在地使用单细胞测序已经成为一种方法在不同的生物研究领域。为什么有这么多的研究,在学术界和生物技术,迅速采取这种相对新颖的技术?单细胞测序,或单细胞基因组学、地址大部分组织的关键警告测序方法使细胞分子读数分辨率而不需要净化或特定细胞类型丰富。单细胞基因组学的广泛应用之前,RNA或DNA测序是由隔离,从一块组织核酸测序。自组织和器官是由多个分子不同的细胞类型,获取信息丰富关于RNA或DNA序列变化从一个细胞的掩盖了真正的异质性的细胞类型。这是一个关键的挑战在回答基本和转化科学问题,因为我们越来越明白,正常的身体功能和疾病过程依赖于特定细胞类型的精心策划的相互作用定义角色。这些细胞特定类型函数,在他们的订单,利用不同的基因调控网络和在每种细胞的基因表达谱。单细胞基因组学使这个分子多样性一个细胞以一种公正的方式。

在这个列表中,我们讨论单细胞测序方法的类型,他们背后的技术,将讨论如何将这些技术应用于生物医学科学各领域问题导致小说生物见解。

单细胞RNA序列

单细胞测序技术不断改进,通过分析一系列的单个细胞的分子特征。RNA序列是第一个技术应用到单个细胞的组织或器官。单细胞RNA序列(scRNA-seq)捕获单个细胞在microwells microdroplets和利用逆转录(RT)一起编码RT DNA引物将每个细胞内RNA分子转化为编码互补DNA(互补)。逆转录是紧随其后的是聚合酶链反应扩增得到的DNA,然后使用新一代测序测序。因为所有互补脱氧核糖核酸分子来自同一单元共享一个DNA条形码(也称为细胞条形码),通过分析从scRNA-seq测序数据实验中,可以估计每个RNA转录的身份和丰富在单个细胞水平。一旦每个细胞的RNA转录丰度,这些RNA表达谱可以用来识别细胞类型以公正的方式通过分组细胞类似的资料。这种方法允许识别所有细胞类型的基因表达谱的组织。这些包括罕见的细胞或细胞类型很难净化的组织使用其他技术,如细胞排序。此外,利用RNA表达谱和细胞类型会员信息,scRNA-seq可用于确定基因表达变化,发生在每一个单独的细胞类型在一个特定的条件,如在疾病。

scRNA-seq已成功应用于生物科学中许多问题。其中最富有成效的是应用神经科学由于大量哺乳动物大脑的细胞类型,并净化的挑战和学习使用传统的技术。scRNA-seq被用来创建地图册开发人脑的单细胞决议,创建一个强大的资源了解正常的人类中枢神经系统发育和分化和成熟如何扰乱特定细胞类型的神经发育疾病。

此外,scRNA-seq的一种变体,称为single-nucleus RNA序列(snRNA-seq),最近允许研究人员识别细胞类型及其分子特征在成熟的人类和小鼠的大脑。snRNA-seq可以应用于事后脑组织或难以分离的细胞类型,如成熟的神经元,通过测序RNA从单一的细胞核。¹理解成人大脑的细胞类型构成进一步铺平了道路发展有针对性的细胞和药物治疗疾病,如脑损伤和神经退行性疾病。

此外,snRNA-seq已直接应用于研究人类大脑疾病分析正常脑组织和脑组织的病人受神经错乱。因此,snRNA-seq自闭症谱系障碍(ASD)的研究发现,人类大脑皮层的特定的神经元亚型在该病发生巨大的变化。²在另一项研究中,snRNA-seq被用来识别特定的神经元和神经胶质细胞类型如何回应和多发性硬化病变的变化。 ³

单细胞测序表观遗传分析

表观遗传学是一个快速发展的领域,重点是研究基因调控机制,通过改变染色质的状态,控制基因表达的DNA蛋白质复杂的服务包细胞中的DNA。染色质中存在两个主要国家:常染色质(也称为开放染色质)和异染色质。基因开放的染色质通常转录活跃的地区,而在异染色质区域是沉默。除了染色质状态,直接基因表达调控DNA的化学修饰,最常见的是通过甲基化的胞嘧啶基地。DNA甲基化包括基因通常会导致基因沉默。表观遗传学领域的日益进展表明DNA甲基化和彩色配置文件是高度组织和细胞特定类型。值得庆幸的是,最近的单细胞基因组学的发展为科学家提供了方法来分析单个细胞的表观遗传状态进行单细胞分析的转座酶访问染色质紧随其后测序(scATAC-seq),揭示了区域开放染色质,以及单细胞DNA甲基化分析。

scATAC-seq已经被证明有助于了解特定的细胞类型在不同的组织发展和如何将这些流氓在疾病发展项目。这种技术已经被用于理解干细胞的表观遗传特征,发展中人类大脑的神经元和神经胶质细胞类型⁴和鼠标视网膜改变细胞分化和成熟。⁵努力了解疾病发病机理,scATAC-seq识别记忆T细胞的表观遗传程序保持在1型糖尿病和调解自身免疫反应性。⁶此外,scATAC-seq被用来洞察表观遗传调控的作用在各种癌症的发病机制,包括三阴性乳腺癌⁷和急性白血病。⁸

单细胞测序的免疫学

适应性免疫系统依赖于T细胞和B细胞克隆的能力产生T细胞受体(tcr)和抗体可以绑定到一个巨大的抗原。这个令人难以置信的多样性是通过随机重排和hypermutation连锁的基因编码细胞和抗体选择T和B淋巴细胞,消除细胞在体内对自体抗原做出反应。估计这一过程产生的多样性10¹⁵-10年^20.细胞和3×10¹¹为抗体。每个T、B细胞克隆表达独特的细胞或抗体,并对外国抗原(如细菌,病毒或癌细胞),这个克隆经历着一个巨大数量的细胞分裂。因为细胞或抗体链的核苷酸序列可以用来产生更多的T细胞和治疗用抗体,或甚至预测目标抗原,理解这个序列是免疫学的一个重要挑战。由于克隆细胞和抗体多样性的本质,单细胞的方法是最适合理解的机制在起作用。

单细胞B细胞分析最近应用于确定中和抗体SARS-CoV-2通过测序单个克隆COVID-19 B细胞产生抗体的病人。⁹这张高度鼓励新发现了单细胞免疫分析的力量成为一个主要的司机发现传染病的治疗性抗体。考虑到巨大的免疫系统在肿瘤发生和转移的重要性,另一个非常有前途的单细胞免疫分析癌症生物学中的应用。最近,这一技术也被用于理解特定细胞的预后意义在肾细胞癌患者,以及T细胞异质性儿科肉瘤。妮可Velmeshev,旧金山州立大学助理教授认为,单细胞免疫分析提供了一个巨大的希望开发新的治疗各种类型的癌症。鉴于抑制免疫反应的一个关键机制,肿瘤细胞逃避宿主防御和考虑到巨大的成功在许多类型的癌症免疫疗法,能够理解哪些确切的T细胞受体或抗体目标肿瘤细胞至关重要,Velmeshev博士说。根据她的,一旦我们可以获得这些信息迅速为每个单独的癌症病人,对于每一个肿瘤,我们将能够开发靶向治疗,如嵌合抗原受体(CAR-T) T细胞或抗体,是高度有效地杀死特定个人的癌细胞。

Multi-omics和单细胞测序的未来

最近,单细胞测序技术使研究人员获得多个分子的读数相同的单个细胞。例如,联合单细胞RNA序列和单细胞ATAC测序允许同时测定单个细胞的转录和表观遗传资料。自标记基因的RNA表达谱是高度信息在决定细胞类型,这种组合RNA和开放的染色质分析允许特定细胞类型的识别表观遗传资料以公正的方式。此外,通过分析变化和细胞内转录和开放的染色质概要文件类型,可以做出结论的影响表观遗传调控基因表达在不同条件下,如疾病病理或细胞分化。

除了核酸,单细胞测序现在允许量化一组预先确定的蛋白质的丰度单细胞水平使用条形码抗体。因为蛋白质含量是最相关的细胞功能和完美的协议并不总是与RNA表达由于多个转录后水平的调控,这读出有助于分析免疫细胞活化等紧张的节奏细胞过程。自从在单细胞蛋白量化目前有限的蛋白质,这种方法是结合全基因组RNA表达的评估。

引用

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