单细胞测序技术

作者: 新欣enjoy | 来源:发表于2020-03-27 13:09 被阅读0次

    单细胞测序的知识
    系统学习单细胞转录组测序scRNA-Seq(一)

    单细胞转录组测序主要步骤

    • RNA molecule capture
    • RT and transcriptome amplification
    • sequencing library preparation
    • and sequencing

    测序方法

    • CEL-seq (Hashimshony, 2012)
    • CEL-seq2(Hashimshony, 2016)
    • Drop-seq(Macosko, 2015)
    • InDrop-seq (Klein, 2015)
    • MARS-seq(Jaitin, 2014)
    • SCRB-seq(Soumillon, 2014)
    • Seq-well (Gierahn, 2017)
    • Smart-seq (Picelli, 2014)
    • Smart-seq2 (Picelli, 2014)
    • SMARTer
    • STRT-seq (Islam, 2013)

    单细胞测序方法包括多种,区别在于两方面:定量方法,tag标签或全长;捕获策略,微孔microwell-,微液流microfluidic-,微滴droplet-。

    WGA WTA -Wang Y et al. 2015

    细胞分选方法

    微流控平台
    主要包括顶部的微孔装置和底部的微流控通道。微孔大小可根据需要改变,当捕获到细胞后,翻转装置,能继续培养细胞系。
    视频链接

    microfluidic platform
    flow sorting flow sorting 细胞分选技术与建库-Hwang B et al. 2018

    单细胞建库技术比较

    建库过程包括:裂解细胞,游离RNA与附有BC、UMI及接头序列的磁珠连接在引物作用下完成cDNA第一链合成,而后cDNA第二链合成,最后扩增。测序方法通常是Illumina Hiseq技术。

    因为有BC(Bead Code)序列,在后期定量时就能够区分该序列属于哪个细胞,从而获得单个细胞文库的测序定量结果。

    目前有两种定量方法,基于tag和基于全长。前者对3'端RNA序列测序,通过UMI定量序列,因而对低丰度RNA仍获得比较好的定量结果,但是对分析isoform并不友好;后者获得一致的read 序列,通过序列覆盖度定量,此方法对高表达RNA定量准确性更好。

    Smart-seq2 method
    UMI method

    测序方法建库步骤比较

    其他单细胞转录组测序方法

    micro-well

    micro-well Han XP et al. 2018

    sci-RNA-seq3

    sci-RNA-seq3 Cao JY et al. 2019

    小结

    单细胞测序的两个主要难题是,细胞分选及细胞表达文库构建。细胞分选可依据细胞大小、细胞自身电荷属性、细胞与抗体特异性结合等。得到单个细胞即对其打上标签,而后将细胞裂解,根据需要以tag或全长方式构建文库进行测序。

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