测量细胞,一次一个

根据美国人口普查局,2010年美国家庭的平均尺寸是2.59。当然,没有房屋2.59人。通过检查每个单独的房子,一个可以看到一些房屋被一个单一的个体,和其他大的家庭。这些极端值是平均值人口时迷路了。

类似的屏蔽信息当大量细胞进行了研究。研究人员通常采取自顶向下的方法,观察事物变化数以千计甚至数以百万计的细胞,在每一个试图推断出发生了什么事。新技术的进步,然而,给科学家们强大,高分辨率监控单个细胞基因组工具,提供了一个前所未有的对细胞功能和电路。

评估这些新工具的潜力,卡拉曼细胞天文台的一组科学家广泛研究所最近完成了阅读,或序列,所有的RNA——“转录组”——在单独的免疫细胞。而细胞的基因组中DNA代表其蓝图制造细胞的构建块,RNA更像细胞的承包商,这蓝图转化成蛋白质。通过测序在单个细胞RNA,科学家可以获得每个细胞的蛋白质正在积极制作和金额。“单细胞测序是一种观察细胞在个体细胞的多样性水平,“鸿坤说公园,广泛的准会员和共同通讯作者在新的研究中,也出现在5月19日在线出版的《自然。

“我们决定以一种新的方式方法的问题,“Shalek亚历克斯说,哈佛大学的博士后研究员和co-first作者。“我们想看看每一个细胞的反应,然后寻找模式的行为会告诉我们一些关于细胞如何做出决定。”

卡拉曼细胞天文台的科学家之间的合作和公园的实验室和广泛的核心成员和共同通讯作者特拉维夫Regev,这项研究是为了不仅飞行员单细胞技术,但也测试是否有意义的生物可能会发现用这种方法。“这显示了天文台工作让我们探索新的方向在细胞电路,结合实验生物学家、计算机科学家,物理学家,“雷格夫说。“天文台也可以帮助我们更广泛的社区使用相同的技术来解决电路在其他细胞类型。”

利用独特的资源广泛的统计和计算技能;免疫反应的细胞模型的深入了解;和工具和专业知识广泛的基因组学和成像平台,其中,该研究小组成功开采RNA序列数据揭示惊人的多样性在单个细胞类型。

“我们的团队共享愿景建立一个理解生物学的“Shalek说。“我们认为这将是有趣的找出细胞通过询问他们告诉我们,而不是试图猜测。”

广泛的研究人员试图适应RNA单细胞测序的最近开发的技术,称为SMART-Seq,并应用到一个模型的免疫细胞反应研究Regev,广泛的高级会员Nir Hacohen和他们的同事们。在这个模型中,免疫细胞被称为骨髓衍生树突状细胞(BMDCs)暴露于细菌细胞组件,导致细胞免疫反应。

一起工作的科学家们广泛的基因组平台,特别是研究科学家约书亚·莱文和西安Adiconis,团队建立SMART-Seq方法使用在他们的模型系统,用它来收集RNA序列数据从18 BMDCs试点阶段。莱文先前调整核糖核酸测序方法对低质量或小型样品(见他最近的自然方法纸上工作),和他的团队的贡献是帮助在这个新工作。

因为每个细胞都包含这样一个小数量的遗传物质,它必须被复制,或放大许多倍,将噪声引入系统。计算生物学家Regev领导的研究小组,包括拉胡尔Satija co-first作者和博士后研究员,开发分析方法装配中的每个细胞的转录组和发现有意义的模式噪声数据。

的团队首先分析了数据的差异表达,或活动,各种基因的细胞,被视为改变RNA丰富。尽管他们使用单个细胞类型——BDMCs——他们希望看到一些变化在细胞基因表达激活各种途径在免疫反应。但是研究团队发现一些基因变化很大,与1000倍的差异表达水平细胞之间。“我们追狭义的细胞类型,都有一个特定的功能,我们认为是非常统一,“Shalek说。“我们看到的是引人注目的——一个巨大的变化,不是预期。”

细胞的转录组表明基因丰度以上。它还可以揭示什么版本的基因转录。众所周知,基因可以被加工成不同的RNA通过所谓的“可变剪接,产生独特的蛋白质。基于测量来自大量的细胞,科学家们一直认为,细胞使用两个版本的一个给定的基因。但通过观察单个细胞,研究人员发现,细胞优先使用一个版本或另一个,而不是两个。

重要的是,他们观察到的变化并不是随机;Satija和他的同事们能够辨别数据内的模式。“我认为可变性本身很有趣,但不是非常有用,”Satija说。“但变化与结构是非常强大的,因为它可以帮助识别生物关系在这种异质性的海洋。”

分析内部的结构变化,研究小组发现BDMCs实际上他们研究可分为两个亚种群,代表不同发展状态的细胞对细菌的挑战。他们也看到变化在细胞内电路使用的细胞在相同的发展状态,说明细胞的动态特性。

团队竭尽全力来验证他们的发现与成像工作和动物模型,之前RNA单细胞测序的研究缺乏的东西。“这工作是实现人们曾希望做的很长一段时间,“Shalek说。“我们必须确保我们的技术步骤不引入偏见,会扭曲了生物信号。”

此外,这项工作表明RNA单细胞测序的力量揭示细胞多样性不使用遗传扰动。“我们认为我们把细胞完全相同,“Satija解释说,“发现它们之间的自然发生的变化如何教我们生物。”

生物的见解从这个工作,通过广泛的多元化的专业知识和资源,代表第一步实现无偏的承诺,单细胞揭示生物学方法。“很少人在一个地方可以产生这样的数据,分析它,并验证它,“Satija说。“这种合作是一个非常强大的很多不同形式的合并从许多学科的专业知识,这是非常成功的。”

这个新研究是第一个试图获得从单细胞生物结果RNA-Seq数据,而不是简单地做一个技术评估。科学家们正在努力扩大他们的单细胞研究RNA序列,他们已经收到大量来自同事的请求希望合作。Satija解释说,“我们希望这将成为一个非常广泛的适用技术,因为它不仅应用于更多的细胞,而且对各种各样的组织。”