发布时间:2016-09-30 15:22 原文链接: 单细胞基因表达分析的最新进展

  将细胞培养板上的细胞放在显微镜下观察。表面上,它们都一样。实际上,它们一点都不相同。无论是DNA或RNA的水平,还是蛋白质或代谢物的水平,这些细胞相差甚远,而这些差异可能对细胞行为产生深远的影响。

  多年来,研究人员一直缺乏工具,来高效拷问这些差异,不过今非昔比。有了新一代DNA测序仪和质谱仪,研究人员能够以更高的分辨率、深度和通量来探索各个细胞之间的差异,特别是在单细胞转录组水平。

  单细胞捕获

  目前,人们通常采用三种方法来分离单细胞。一种是荧光激活细胞分选(FACS),其中带有特定荧光标记的细胞才会激活荧光检测器。这些细胞随后进入收集板中,每个细胞占一个孔,而其余的细胞被丢弃。

  据BD Biosciences的生物科学副总裁Robert Balderas介绍,FACS在单细胞分离上实现了其他方法无法比拟的控制水平,这要归功于不同颜色带来的高分辨率。“这是一种二元的方法。如果有两种颜色和两种抗体,那么有四种可能性;如果是20种颜色,那么有220万个组合,”他说。

  最近,Broad研究院的Levi Garraway及其同事就采用了一种简单的方案,利用CD45的表达和细胞活力来分析人黑色素瘤中4645个肿瘤、免疫和基质细胞的转录组3。

  BD Biosciences的最新款仪器,FACSymphony A5细胞分析仪,提供了50个通道的分辨率(48种颜色再加正向和侧向散射),理论上有1.1万亿个组合。据Balderas介绍,目前研究人员已利用这个平台来区分30个通道,而40色的panel应该很快面世。

  单细胞分离的另一种方法是显微操作,它利用玻璃微针,每次捕获一个细胞,并转移到目的容器中。这个过程可手动开展,或通过自动化系统开展,适合低复杂度的样品,但略显沉闷。

  最后一个选择是微流体,比如Fluidigm的C1单细胞制备系统。与最新的Single-Cell mRNA Seq HT芯片相结合,C1可平行捕获800个细胞,并开展RNA分离和cDNA合成。这家公司的Polaris™系统也具有捕获、培养、刺激和制备样品的能力,可平行处理48个细胞,从而使研究人员能够探索单个细胞的功能。

  文献中也经常报道新的微流体设计。今年1月,麻省理工学院的Scott Manalis及其同事介绍了一种微流体“流体力学捕获芯片”,能够捕获和培养细胞;之后随着免疫细胞的生长和分裂,比较各代之间的转录变化1。

  在分离出单个细胞后,研究人员可采用多种工具来定量基因表达水平。就目前而言,最常用的也许是单细胞RNA-Seq,或者它的衍生形式 – 单核RNA-Seq,其中单个细胞核被分离出来并测序2。

  下一步分析

  10X Genomics公司最近在BioRxiv预印本网站上介绍了一种特别高通量的RNA-Seq方法。它基于GemCode技术,可以对每个样品中数万个单细胞的3’ mRNA进行计数。这家公司用它来分析68000个外周血单核细胞,并根据其转录特征来分级,检测到所有预期的细胞种类(如T细胞、B细胞和自然杀伤细胞等)。

  另一种流行的方法是单细胞qPCR。当然,研究人员也经常用RNA原位杂交及相关方法。Advanced Cell Diagnostics的首席医疗官Rob Monroe认为,在验证RNA-Seq和PCR表达分析时,RNA ISH特别有用,因为它在细节上的优势弥补了通量上的不足。

  RNA ISH“没有新一代测序的通量或多重分析能力”,Monroe说。“不过你获得的东西也同样重要:它们能够看到RNA在组织背景、细胞的形态学背景以及周围组织中的表达。”

  Advanced Cell Diagnostics的RNAscope是一种新型的RNA ISH技术。两条相邻的“Z探针”在特定转录本上杂交,为高度分支的检测探针树的组装提供了支架,这实现了信号放大。Monroe表示,单次结合可作为400个探针分子的支架,从而使信号放大400倍。利用显色试剂可拷问两个不同的RNA目标,而利用荧光试剂可拷问三个。

  著名的华裔学者、哈佛大学的庄小威教授将RNA ISH延伸到每个细胞中的1000个转录本。她的团队开发出一种名为MERFISH(多重容错荧光原位杂交)的方法,为每个转录本分配一个独特的16位条形码,然后通过一系列杂交、成像和淬灭的步骤来读取4。

  在一篇发表于《Nature Methods》的评论文章中,宾夕法尼亚大学的Jim Eberwine及其同事写道,“尽管单细胞测序让人们无比兴奋,但它仍不是一种常规的实验操作。基本技术以及数据分析和解释的改进对精确测定很重要,同时需要大样本量来了解单个细胞的作用”5。

  其他的单细胞方法也是如此。随着文献中出现越来越多的改进,相信更多的研究人员会踏上单细胞分析之路。随之而来的,将是更多隐藏在大规模培养物背后的生物学秘密被揭开。

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