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作者:Carrie

  单细胞测序技术

  基因测序在体外诊断市场中的重要性日益突出。其中,单细胞测序技术自2009年问世,2013年被Nature Methods评为年度技术以来,越来越多地被应用在科研领域。2015年以来,10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现,彻底降低了单细胞测序的成本门槛。自此,单细胞测序技术被广泛应用于基础科研和临床研究。

  单细胞测序是从单个细胞水平对基因组和转录组进行的研究。通过全基因组或转录组扩增,进行高通量测序,能够揭示单个细胞的基因结构和基因表达状态,反映细胞间的异质性。 相比于群体细胞测序,更适用于解决少量特殊样本的研究、异质性群体的分析及同时或互斥发生的基因组变化的查找等问题。单细胞测序技术在肿瘤、发育生物学、神经科学等领域有重要应用,是现今生命科学研究的焦点。

  单细胞测序技术的应用

  单细胞测序技术助力肿瘤研究

  1.Cell:以色列研究团队使用单细胞转录组测序揭示黑色素瘤肿瘤浸润T细胞的转录组异质性和分化途径。

  以色列Ido Amit实验室李汉杰博士等发现,癌症中免疫细胞的异质性对免疫治疗的效果有重要影响,功能失调的CD8 T细胞在肿瘤微环境中处于动态分化和高度活跃的状态,而且很可能驱动着肿瘤特异性免疫应答。

  该团队通过对25名黑色素瘤患者肿瘤中免疫细胞,进行单细胞转录组测序和单细胞TCR测序分析,绘制黑色素瘤详尽的免疫细胞图谱。该研究发现尽管不同免疫细胞亚型存在于大多数患者中,但是它们的相对丰度在不同患者中存在很大差异。此外,尽管丰度不同,所观察到的CD8T细胞的分化途径却是高度保守的。该研究为癌症中免疫细胞的异质性对免疫治疗的效果进一步提供了理论支撑。

  2:Nature,Nature Medicine两连发:北京大学张泽民教授课题组重磅解析结直肠癌和肺癌免疫微环境

  张泽民教授课题组分别在《Nature Medicine》和《Nature》发布重大研究成果,在单细胞水平绘制肺癌和结直肠癌T细胞免疫图谱,揭示了肺癌和结直肠癌T细胞的亚群分类、组织分布特征、肿瘤内群体异质性及药物靶基因表达情况,鉴定了跨组织分布的T细胞类群及亚群间潜在的状态转换关系,这对于肺癌和结直肠癌的诊断和治疗具有重大意义。

  该团队将继续利用单细胞测序技术和生物信息方法结合,来阐明肿瘤微环境特别是肿瘤浸润免疫细胞的精确组成和功能状态,探究肿瘤内部各类细胞的特异属性、相互关系、及动态变化,从而找到新靶点,开拓克服肿瘤的新颖方法。

  3:Cell:美国研究团队绘制目前规模最大免疫细胞图谱,探索乳腺癌免疫微环境

  美国Sloan Kettering癌症中心团队,使用单细胞转录组测序技术,分析了人乳腺肿瘤以及配对的正常乳腺组织,外周血和淋巴结4个组织来源的共47016个免疫细胞的基因表达特征。揭示肿瘤内淋巴细胞和髓系细胞的异质性,与正常乳腺组织相比显著的表型扩增。这种异质性通过各种环境刺激反应引起的组合基因的表达,且TCR的特异性参与了T细胞组合基因表达的形成。所观察到的T细胞状态的连续性变化颠覆了之前较少分化或激活离散状态形成的肿瘤微环境经典概念。

  单细胞转录组分析与心脏病

  Cell Stem Cell:从单细胞水平描绘了人心肌细胞重编程过程中转录组随着细胞命运转化而发生的改变。

  该论文由来自北卡罗来纳大学(UNC)的心肌细胞重编程领域开创者之一钱莉教授带领的研究团队发表。研究人员首先报道了优化的人心肌细胞重编程的方法,利用最精简的重编程因子达到了高效的重编程效果(~50%的转化细胞表达心肌细胞的标记分子cTnT)。研究人员利用单细胞测序详细描绘了人心肌细胞重编程过程中转录组的动态变化和细胞命运的二项选择,即在成纤维细胞向心肌转化的早期诱导阶段存在一个“决策点”,决定了细胞的命运能否成功地被转化。

  除了描绘整体的重编程图谱外,通过深度挖掘单细胞转录组数据,该研究还为进一步了解人心肌细胞重编程的分子机制提供了大量的线索和研究方向。基于重编程响应和非响应途径的差异基因比对,研究人员还找到了正向和反向的分子标记物,将来可用于筛选和富集转化的心肌细胞。

  单细胞转录组分析阿尔茨海默病

  Nature:单细胞转录组分析阿尔兹海默病

  来自美国麻省理工学院的研究人员首次对阿尔茨海默病患者的单个脑细胞中表达的基因进行了综合分析。所获得的分析结果允许他们鉴定出在神经元和其他类型的脑细胞中受到影响的独特细胞通路。这一分析可能为阿尔茨海默病提供许多潜在的新型药物靶点。

  研究人员分析了24名表现出高水平阿尔茨海默病病理学特征的人和24名具有相似年龄的没有这些疾病迹象的人的尸检大脑样本,对来自这些受试者约8万个细胞进行单细胞RNA测序。通过该测序技术,研究者不仅能够分析最丰富的细胞类型,包括兴奋性和抑制性神经元,而且还能分析稀有的非神经元脑细胞,如少突胶质细胞、星形胶质细胞和小胶质细胞。

  研究发现,这些细胞类型中的每一种在阿尔茨海默病患者中都表现出明显的基因表达差异。在患有阿尔茨海默病的个体中,与髓鞘形成相关的基因在神经元和少突胶质细胞(产生髓鞘的细胞)中都受到影响。

  单细胞测序与糖尿病

  Nature:Chartingcellular identity during human in vitro β-cell differentiation

  哈佛大学干细胞研究所的Douglas A. Melton团队,使用单细胞测序的方法,详细地分析了诱导方案中细胞组成和基因表达动态变化;并发现CD49a(ITGA1)是β细胞的表面标记物,可用来富集β细胞;同时,也为研究体内胰腺祖细胞分化为胰岛细胞过程提供指导。

  单细胞测序发现新的肠道干细胞

  Nature:Single-cell transcriptomes of the regenerating intestine reveal a revival stem cell

  加拿大西奈山医院的Alex Gregorieff和Jeffrey L. Wrana领导的研究团队,发现了一类独特的干细胞,其会在小肠受损伤后激活以维持干细胞池稳态并促进小肠上皮再生。这类新的小肠干细胞——revSCs,revSCs是一种缓慢循环的细胞类型,受YAP1信号调控后出现在受损的肠道中,以重建LGR5+ CBCs干细胞池,促进肠道再生。因此,损伤引起的revSCs扩增可能是小肠损伤修复的关键机制。

  参考来源:

  1. Li H , Leun A M , Yofe I , et al. Dysfunctional CD8 T Cells Form a Proliferative, Dynamically Regulated Compartment within Human Melanoma[J]. Cell, 2019, 176:1-15.

  2. Guo X , Zhang Y , Zheng L , et al. Global characterization of T cells in non-small-cell lung cancer by single-cell sequencing[J]. Nature Medicine, 2018, 24(7).

  3. Zhang L , Yu X , Zheng L , et al. Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer[J]. Nature, 2018, 564:268-272.

  4. Elham A , Carr A J , George P , et al. Single-Cell Map of Diverse Immune Phenotypes in the Breast Tumor Microenvironment[J]. Cell, 2018:S0092867418307232.

  5.https://doi.org/10.1016/j.stem.2019.05.020

  6.Hansruedi Mathys et al. Single-cell transcriptomic analysis of Alzheimer’s disease. Nature, 2019, doi:10.1038/s41586-019-1195-2.

  7.https://doi.org/10.1038/s41586-019-1154-y

  8.https://doi.org/10.1038/s41586-019-1168-5


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