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Nature!打破传统,单细胞测序重要进展

教育装备采购网 2024-05-15 08:57 围观83次

  单细胞测序已经让我们能以前所未有的方式理解细胞的生化过程。然而目前的单细胞测序手段需要将细胞消化并裂解才能够进行,而细胞状态在这一操作中不可避免地会发生改变,因此很难掌握细胞真实的基因表达情况。针对于此,EPFL的Bart DePlanke博士和苏黎世联邦理工学院的Julia Vorholt博士利用多功能单细胞显微操作系统- FluidFM从单个细胞中获得数千个转录物的序列,突破性地在不破坏细胞的情况下推断基因活性。该篇成果已发表于国际高水平学术期刊Nature上。

  文献使用FluidFM创建了一种原位活细胞基因测序方法Live-Seq,这种方法能够在不杀死细胞的情况下完成对细胞的测序工作。通过这种技术该团队成功完成单细胞RNA基因测序,并通过这种方法检测到了细胞的基因表达和细胞周期状态变化。

  ✔Live-Seq测序技术概述

  由于单个细胞的RNA总量仅有10 pg。为了实现无损的单细胞测序,科学家使用FluidFM对现有的scRNA-Seq单细胞测序的方法进行了优化。为了尽可能地接近Smart-Seq的测试条件,团队采用了首先将缓冲液吸入探针,然后再进行细胞提取的操作。这样可以确保所提取的RNA能够马上与缓冲液混合,从而避免RNA的降解。通过这一方法,该团队成功实现了IBA细胞的测序,证明了这种方法的可行性(图1)。

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图1. Live-Seq技术

  Live-Seq技术的巨大潜力

  对于转录组测序,传统的单细胞转录组方法(scRNA-seq)和复杂的生物信息学模型用于重建细胞的历史。然而,由于scRNA-seq方法要求细胞是裂解后,合理的细胞轨迹是推断和间接的。Live-seq方法通过使研究人员能够在不杀死单个细胞的情况下获取单个细胞的转录组快照,从而抵消了推断方法的缺点。

  Live-Seq技术的优势在于提取过程中不会破坏细胞。通过对提取前后的测序对比可以发现,提取组与空白组之间的团簇没有显著性差异。并且通过对细胞形态的观察中,发现细胞的形态基本没有改变,并且多数细胞仍然能够正常分裂(图2)。

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图2. Live-Seq对细胞的多次提取,连续测序的示意图和代表图像;整合Live-Seq和scRNA-Seq的tSNE图。

  Live-Seq是一种十分具有前景的单细胞测序的新方法,得益于FluidFM技术的无损提取的优势,Live-Seq技术除了能够实现传统测序的功能外,还降低了细胞的损伤,能够提供更加原生和真实的测序信息。这种特点甚至让单细胞的基因表达动力学研究成为可能。相信随着这种技术自动化的提高,将为单细胞测序技术带来更多可能。

  基于上述优势和原因,瑞士Cytosurge公司推出全新的商品化Live-Seq解决方案:也就是说只要您遵循Cytosurge公司的操作流程,就可以在实验室轻松实现Live-Seq,这使得在具备FluidFM技术的实验室也都在完全相同细胞的转录组测序后获得进一步的下游分子和表型分析成为可能。但更重要的是,Live-seq可以提供同一细胞随时间变化的多个时间转录组快照。对于Live-seq全新解决方案,FluidFM OMNIUM系统收集亚细胞物质,而不会破坏细胞活力或生理。

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  使用Live-seq可以使得研究人员在表型分析之前记录细胞的转录组序列,对同一单个细胞的转录组进行序列分析,进而直接绘制单个细胞的历史轨迹并进行评估。这样单个细胞随时间对刺激的反应将单个细胞的转录组与其相对位置联系起来。同时,基于FluidFM OMNIUM系统的Live-Seq解决方案是一种独立的,易于使用的自动化系统,允许您从活单细胞中提取和分离亚皮升体积,以进行进一步分析。另外,它是如此的温和,细胞提取后依然保持活力。

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  因此,基于FluidFM OMNIUM系统的Live-Seq解决方案可让您简易、便捷地获取单细胞遗传信息,进而读取单细胞转录组的信息概况,分析细胞状态轨迹或细胞动力学。Live-Seq的基础研究虽然目前仅处于起步阶段,但仍被一致认为具有光明的前景,除此之外,FluidFM技术的系统能力也开辟了各种其他组学实验,如蛋白质组学和代谢组学研究等。

Nature!打破传统,单细胞测序重要进展

多功能单细胞显微操作系统-FluidFM OMNIUM

  参考文献

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  [2] W. Chen, O. Guillaume-Gentil, P. Yde Rainer, C. G. Gäbelein, W. Saelens, V. Gardeux, A. Klaeger, R. Dainese, M. Zachara, T. Zambelli, J. A. Vorholt, B. Deplancke. Live-seq enables temporal transcriptomic recording of single cells. (2022) Nature.

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  [5] O. Guillaume-Gentil, R.V. Grindberg, R. Kooger, L. Dorwling-Carter, V. Martinez, D. Ossola, M. Pilhofer, T. Zambelli & J.A. Vorholt. Tunable Single-Cell Extraction for Molecular Analyses. (2016) Cell.

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