张锋团队最新力作，单细胞测序的规模化技术
8月28日，Broad研究所张锋团队在Nature Methods杂志发表题为“Massively Parallel Single-Nucleus RNA-Seq with DroNc-Seq”的文章，提出了一个新的测序技术：DroNc-Seq单细胞表达谱分析技术。该技术融合了sNuc-Seq技术与微流控技术的单核RNA测序方法，可以在结构复杂的组织中更有效地分析大量细胞或细胞核中的RNA，进行大规模并行基因表达。
这项技术的进步也为检测健康神经元与神经退行性病变之间的转录差异，或生成整个模式生物的细胞目录研究提供了技术支持。
在利用单细胞技术来研究大脑等复杂组织的基因表达时，研究人员总会觉得困难重重，因为复杂组织不易分离，难以辨别，而且用于分离组织细胞的酶分离技术经常破坏目的神经元和RNA。科学家们想到，或许人们可以选择单细胞核而不是单细胞进行分析，避免酶的影响。但单核RNA测序技术并不总容易实现。
文章作者Naomi Habib谈道：“通过观察细胞核，我们能够真正理解不同的细胞类型和动态过程，如神经的形成。”该团队去年开发的低通量sNuc-Seq技术，是使用96或384孔板收集样本进行RNA测序，这种方法可以研究难以分离的单细胞中的基因表达谱。但是sNuc-Seq的应用规模受到了限制。
为扩大研究的应用规模，实现一次可研究数千个细胞核的高效测序，研究团队将目光转向了微流控芯片。将单细胞与带有DNA条码的微珠一起包裹在微滴中，大大加速表达谱分析实验，同时降低成本。
研究人员在哈佛的Steven McCarroll实验室进行了液滴微流控方法研究。文章另一作者Anindita Basu说：“一个改变方法是液滴的大小。通常，细胞核含有比细胞更少的RNA，所以我们不得不减小液滴尺寸以保持每一滴内含高浓度的RNA。”她说，微流控装置必须被修改以适应更小的液滴尺寸。研发出融合了sNuc-Seq与微流控技术的DroNc-Seq技术。
为检验方法的准确性与效率，研究人员利用DroNc-Seq对小鼠细胞系和脑组织进行了分析，并与Drop-Seq、sNuc-Seq以及其他较低通量的单细胞RNA-Seq方法进行比较。结果显示DroNc-Seq表现出了灵敏、高效且无偏向的细胞分类能力。Habib说“我们可以用这个方法检测细胞亚群的微小差异并发现更多通常我们看不到的稀有细胞。”
重要的是，研究人员证明，DroNc-seq可以用于人体组织检测。他们分析了来自海马体的七个冰冻样本和五个来自前额叶皮层的样本。分析揭示了与已知细胞类型相对应的簇。同时，他们还将该方法应用于GTEx项目收集的人类组织上。发现，它可以鉴定神经元、神经胶质细胞及大脑中其他细胞类型特有的表达特征，还可以区分关系相近的细胞亚型。
Habib表示，该方法可应用于许多不同的方面，包括对各种癌症的神经退行性疾病如阿尔茨海默氏症或肿瘤的异质性，甚至是正常脑老化过程。此外，该技术很可能用于人体细胞图谱计划项目。
“随着人类细胞图谱计划的提出，人们对单细胞测序技术越来越有兴趣”。华盛顿大学基因组科学系助理教授、本研究作者Cole Trapnell表示。有许多公司对该技术表示了极大的兴趣。英国Dolomite Bio公司表示计划推出DroNc-seq芯片。
在本研究中，研究人员对来自秀丽隐杆线虫的近50000个细胞进行测序，第一次完成对整个生物体的每个细胞的转录组测序。研究小组估计，一个人在两天内就可以完成建造一个数万个单细胞“图书馆”的工作，每个细胞花费0.3到0.2美元。
此外，该研究小组计划将这一方法应用于其他模式生物，如小鼠，并最终在人类中“创建非常大规模的包含所有不同细胞类型的目录”。
本文来源于：测序中国
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