单细胞基因组，一个新时代的到来
单细胞基因组旨在通过组学方法研究单个细胞。近年来随着技术的发展，这一年轻的领域正在迅速成熟起来。单细胞基因组研究的前身可以追溯到用芯片检测单细胞的基因表达。不过，新一代DNA测序才是单细胞基因组学的大功臣，这些技术的出现让单细胞基因组研究最终一飞冲天。
2012年7月，Nature Biotechnology杂志发表了具有里程碑意义的单细胞测序方法——Smart-Seq。Smart-Seq能够覆盖整个转录组生成全长cDNA，就算是现在，能做到这一点的单细胞测序方案也寥寥无几。那几年，许多研究者们都在埋头改进各种单细胞测序技术的精确性和应用范围，增加研究通量和减少实验成本。
百花齐放的单细胞分析技术
如今，单细胞RNA-seq已经成为了成熟的日常操作，其他形式的单细胞分析开始百花齐放，包括DNA、蛋白质、染色质修饰等等。
单细胞DNA测序
单细胞全基因组DNA测序是一项富有挑战性的工作，因为材料损失会导致序列丢失，测序错误很难与真正的突变区分开。霍华德休斯医学研究所的科学家们迎难而上，对人类大脑皮层神经元进行了单细胞测序，并根据发育过程中累积的体细胞突变重建了神经元谱系。他们的研究显示，正常成年人的单个大脑神经元具有一千多个点突变，而且不同神经元的突变形式并不相同。大多数突变发生在大脑发育完成之后，是基因积极活动时产生的。
单细胞表观遗传学分析
通过单细胞分析来检测表观遗传学状态是单细胞研究的一大趋势。DNase I超敏感位点（DHS）是对DNaseⅠ高度敏感的活性染色质区域。哺乳动物细胞的DHS定位，能够提供转录调控元件和染色质状态的重要信息，一直是科学家们的研究热点。DNase测序（DNase-seq）是进行全基因组DHS分析的常用方法，不过DNase-seq需要数百万细胞，大大限制了该技术的应用范围。去年十一月，美国NIH的赵可吉博士开发了在单细胞中检测全基因组DHS的超灵敏策略，并将其命名为单细胞DNase测序（scDNase-seq）。
表观遗传学修饰可以在不改变DNA序列的情况下调控基因的活性，对于人类发育、人类疾病和环境影响有深远的意义。DNA甲基化是最常见的一种表观遗传学修饰，广泛参与了细胞对基因表达的控制，在细胞生长、细胞分化、细胞增殖和疾病状态中起到了关键性的作用。2014年7月，Nature Methods杂志发布了单细胞重亚硫酸盐测序（scBS-seq）技术。该技术可以对单个细胞的所有DNA甲基化进行全基因组分析，帮助人们进一步理解胚胎的发育机制，更好的进行癌症和不孕不育的治疗。
单细胞蛋白质分析
谈到单细胞蛋白质分析，我们不能不提质谱流式细胞技术（mass cytometry）。这种技术是流式细胞技术与质谱分析技术相结合产生的结晶，利用质谱原理对单细胞进行多参数的检测。它继承了传统流式细胞仪的高速分析的特点，又具有质谱检测的高分辨能力，是流式细胞技术一个新的发展方向。质谱流式细胞技术能在单细胞水平上同时分析超过40种细胞参数，极大的增强了流式细胞分析评估复杂细胞系统和过程的能力。今年五月Cell杂志发表“Mass Cytometry: Single Cells, Many Features”综述，全面介绍了质谱流式细胞技术的现状，相关仪器，主要应用范围，数据分析方法，以及未来的发展前景。
在单细胞研究的大潮中，新的测序方法层出不穷。不过，很少有人对这些方法进行系统的比对。The Scientist杂志最近联系了单细胞研究领域的一些专家，请他们分享了在单细胞中进行转录研究的秘诀，比较了一些常用的单细胞测序技术，包括Smart-seq、CEL-seq、SCRB-seq和Drop-seq。
单细胞分析开始强强结合
单细胞研究领域的最新动向，是在一个细胞中同时实现多种检测分析，比如基因组和转录组、转录组和甲基化组、RNA和蛋白质。这些技术可以帮助人们将单细胞表型与基因型联系起来，进一步理解肿瘤和其他疾病的演化。去年四月，Nature Methods杂志发布了引人注目的测序技术——G&T-seq。该技术能够实现大规模的DNA和RNA平行测序，同时展现单个细胞的基因组序列和基因活性。 研究人员用G&T-seq对220个小鼠和人类细胞进行测序，获得了空前详细的信息。他们首次观察到，当细胞丢失或获得染色体拷贝时，该区域的基因表达也会出现相应的变化。
今年一月份，英国和比利时的研究人员在Nature Methods杂志上发表文章，描述了一种在单细胞中同时分析表观基因组及转录组的新测序方法。这一技术可以帮助研究者们精确描绘DNA甲基化改变与基因表达之间的关系。（更多详细信息参见：Nature Methods：突破性单细胞表观基因组与转录组分析新技术） 五月份，加州大学范国平教授和同济大学薛志刚教授在Genome Biology杂志上发布了自己开发的测序技术——scMT-seq。这种方法能够同时分析细胞的转录组和甲基化组，在单细胞中揭示DNA甲基化与基因表达的直接关联。
单细胞数据分析正在迎头赶上
单细胞基因组技术正在迅猛发展，单细胞计算分析也在奋起直追。统计和计算方法是单细胞基因组研究的核心，只有正确的方法才能帮助我们从数据中提取有意义的生物学信息。前不久，德克萨斯大学MD安德森癌症中心的研究人员开发了首个用于单细胞DNA测序的突变检出程序——Monovar。这一重要研究成果于今年四月发表在Nature Methods杂志上。研究人员认为Monovar是单细胞测序评估SNV的一大进步，能够为人们提供多种疾病的关键信息。精确检测SNV对于癌症诊疗、个性化医疗和产前诊断非常重要，而Monovar在这些方面有着广阔的应用前景。
参考文献：Sten Linnarsson, Sarah A.Teichmann. Single-cell genomics: coming of age. Genome Biology. December 2016, 17:97. DOI:10.1186/s13059-016-0960-x
本文来源于：生物通/叶予
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