Single cell là gì

1 Giải trình tự ARN đối kháng tế bào (scRNA-seq)2 Tổng quan lại về cách thức giải trình tự ARN2.2 Giải trình tự ARN 1-1 tế bào thông lượng cao2.3 Thách thức đối với các nghiên cứu đối kháng tế bào3 Ứng dụng của giải trình trường đoản cú ARN solo tế bào

Giải trình từ bỏ ARN đơn tế bào (scRNA-seq)

Giải trình tự ARN 1-1 tế bào là gì?

Mô hình thể hiện ren của một tế bào xác định nguyên tố protein của tế bào đó.

Bạn đang xem: Single cell là gì

Về cơ bản, toàn bộ những tế bào vào khung hình tín đồ cất một tập hợp hệt nhau gồm khoảng 20.000 gen, mà lại những tế bào không giống nhau đang khác hoàn toàn về tập hợp những gene được biểu thị, dẫn mang lại khác biệt giữa những tế bào về yếu tắc trên màng, kênh vận chuyển ion, các nguyên tố của cục form tế bào, các nhân tố phát triển, những thụ thể và các nhân tố phiên mã.

Hồ sơ biểu hiện gene vì thế mô tả cụ thể và sắc sảo mẫu mã hình của tế bào, điều này nhấn mạnh vấn đề sứ mệnh phân tử của nó.

Trong lịch sử, các phân tích biểu lộ gen đã làm được số lượng giới hạn trong câu hỏi phân tích những quần thể tế bào, đó là những hiểu biết để sở hữu đủ ARN mang lại so sánh. ví dụ như, quy mô bộc lộ phối hợp của tất cả những tế bào nằm trong một khối hận u cần phải được đánh giá tổng vừa lòng để khẳng định các con đường phân tử bị nhiễu loạn.

Tuy nhiên, một kăn năn u cất tập phù hợp những tế bào ko đồng nhất, bao hàm những tế bào mạch, nguyên ổn bào gai, những tế bào miễn kháng thâm nhập và những tế bào ung tlỗi phân loại nkhô giòn cũng giống như những tế bào cội ung thỏng, cùng quy mô biểu lộ gene chiếm được xuất phát từ 1 tập đúng theo các tế bào kia vì thế chỉ thể hiện vừa đủ phổ biến của tất cả các tế bào có mặt.

Kết trái điều đó nói mang lại họ biết không nhiều về ngẫu nhiên một số loại tế bào nào vào tập hợp; sự việc tương tự như cũng chạm mặt buộc phải khi Reviews thể hiện gen của một các thành phần hỗn hợp tế bào liên quan cho các bệnh dịch khác.

Tính ko đồng bộ về tế bào cũng là một đặc thù của sự trở nên tân tiến cơ sở, trong các số đó những tế bào tiền thân chưa tồn tại sự khác hoàn toàn về khía cạnh tế bào học tập yêu cầu trải qua những chọn lựa biệt háo không giống nhau nhằm biến các một số loại tế bào rõ ràng.

Phân tích biểu lộ gen của tập phù hợp những tế bào tiền thân ko được cho phép rành mạch những dấu hiệu tinh chỉnh và điều khiển trong suốt lộ trình biệt hóa.

Thập kỷ trước đã chứng kiến đa số hiện đại technology khỏe mạnh, chất nhận được so sánh thể hiện gen được triển khai với độ chi tiết cao hơn trước kia.

Thật vậy, mức độ biểu lộ của từng ren, tất cả là mỗi tế bào, lúc này đã được xác định.

Công nghệ này được Gọi là giải trình từ bỏ ARN đơn tế bào (scRNA-seq), giúp xác định nkhô hanh quy mô biểu thị ren đúng đắn của hàng vạn tế bào riêng lẻ.

Phân tích Theo phong cách những điều đó – từng tế bào một – hỗ trợ tầm nhìn ý nghĩa rộng những về hành vi tế bào, đối với phân tích cả khối báo cáo phối hợp.

lấy một ví dụ, giải trình từ bỏ ARN 1-1 tế bào trên những tế bào kân hận u được cho phép phân minh các nguyên bào tua ung thỏng với tế bào biểu mô cùng tế bào ung thư trên đại lý những quy mô biểu lộ gen. mà còn, từng các loại tế bào còn được tạo thành những ‘subtypes’.

Nghiên cứu giúp 1-1 tế bào còn làm xác định các loại tế bào chưa từng được nghe biết trước kia <1-3>.

Cách mạng công nghệ này còn đem lại phần nhiều đọc biết quý hiếm về mọi cách thức phát triển ban ngành cùng bệnh sinc.

Việc so sánh mô lành, tế bào đang cách tân và phát triển cùng mô dịch giúp họ biết rõ hơn làm cho cụ như thế nào một tế bào độc nhất vô nhị, là hòa hợp tử, lại trở nên tân tiến thành một khung hình hoàn hảo và có tác dụng nỗ lực những những con phố với quy trình phân tử bị đảo lộn đang dẫn mang lại căn bệnh.

Tổng quan liêu về phương thức giải trình tự ARN

Nguyên ổn lý của giải trình tự ARN đối chọi tế bào

*
Giải trình trường đoản cú ARN – dù là một tế bào độc nhất hay là 1 các thành phần hỗn hợp các tế bào – là một trong phương pháp khỏe mạnh để phân tích mô hình phát âm hiện tại gen, nó gồm liên quan đến việc phiên mã ngược ARN thành ADNc, tiếp nối ADNc trả qua quy trình giải trình từ thông lượng cao. Các gene được thể hiện to gan trong một mẫu thì tạo nên nhiều ARN rộng, nhiều ADNc được tạo thành hơn cùng các trình trường đoản cú ADoanh Nghiệp được phạt hiện rộng đối với những gen không giống biểu thị yếu. Vì nỗ lực, giải trình từ bỏ ARN cung ứng một chỉ thị kỹ thuật số về biểu lộ gen, với số lượng trình tự ADoanh Nghiệp gọi được khớp ứng với mức biểu hiện của một gen nhất quyết vào một mẫu mã.

Khái niệm về giải trình từ ARN đơn tế bào thì tương tự như, quanh đó việc những tế bào riêng rẽ cần được được phân lập với, vì nó vốn đựng một lượng ARN siêu bé dại, một quy trình khếch đại để giúp đỡ tạo ra một lượng ADNc đủ to nhằm giải trình từ bỏ (hình 1). Đáng để ý là, những phương thức giải trình tự ARN 1-1 tế bào hiện thời cho phép khẳng định cường độ bộc lộ của tất cả những ren.

Giải trình trường đoản cú ARN solo tế bào thông lượng cao

Có một trong những cách thức giải trình từ ARN solo tế bào cho phép so với một vài lượng mập tế bào trong tkhá gian ngắn thêm (thông lượng cao – high throughput). Mở đầu là khối hệ thống Fluidigm C1 (Fluidigm C1 microfluidics) từ bỏ 2012 vẫn phương pháp dũng mạnh hóa câu hỏi giải trình từ bỏ ARN solo tế bào, có thể giải thuật tài liệu thể hiện của 96 tế bào vào một lần chạy, trong tầm thời gian là 1 trong ngày. High-throughput <5> Fluidigm IFC chips, được ra mắt năm ngoái, có thể phân tích đến 800 tế bào cùng lúc. Sau Khi ly giải tế bào, phiên mã ngược và khuếch đại trong số vi buồng (microchambers), tlỗi viện ADNc được tạo nên rồi được đính thêm với cùng một barcode đặc hiệu tế bào, vấn đề này được cho phép những mhình ảnh ADN tách rạc sau khoản thời gian giải trình trường đoản cú rất có thể được ghxay nối thành làm hồ sơ mang lại tế bào đó.

Phương pháp vi giọt (Microdroplet)

Các phương pháp giải trình từ ARN đơn tế bào thịnh hành duy nhất hiện thời thực hiện các vi giọt đặc trong những vi buồng <4-6> (Hình 2). Việc thực hiện công nghệ microfluidics cho phép hàng nghìn ndại dột vi giọt có thể được tạo thành một giải pháp không còn mắc đỏ. Các giọt này, được bao bọc vị dầu, rất có thể tích cỡ 2 nanolit, chứa 1 tế bào cùng một hạt (bead) lắp một tập hòa hợp những oligonucleotide cá biệt đã được sở hữu barcode. Sau lúc phá vỡ vạc tế bào, những oligonucleotide đính barcode lai cùng với những đuôi polyA của mARN. Đối với Drop-seq, những hạt, cùng với oligonucletide và các mARN bắt cặp tương xứng, được giải phóng khỏi giọt lỏng với đưa vào một trong những ống riêng, rồi phiên mã ngược được triển khai. Với những technology Chromium với InDro, những phân tử hydrogel được hài hòa trong các vi giọt, giải pđợi những oligonucleotide nhằm lai cùng với mARN, với phiên mã được được thực hiện vào giọt kia.

*

Trong cả hai biện pháp, barcode sệt hiệu của hạt bead cũng được tích phù hợp vào ADNc, chính vì thế cho phép những trình từ bỏ ADNc được phát âm sau đó vẫn được sắp xếp vào hồ sơ đến từng tế bào rõ ràng. Tất cả những khối hệ thống phụ thuộc vi giọt được cho phép những phân tử bead <6> hoặc các ADNc <7, 8> được xáo trộn và được cách xử trí cùng mọi người trong nhà thông qua các phản nghịch ứng, vì thế giảm tgọi thao tác làm việc và ngân sách Hóa chất.

Thực tế, thực hiện các phương thức này, tài liệu giải trình tự ARN, bao gồm cho phí giải trình từ bỏ ADN, có thể giành được với chi phí xê dịch $1 mỗi tế bào. Một nghiên cứu đối chiếu các hệ thống Drop-seq, Fluidigm 800 cell IFC cùng Chromium đã cho thấy kỹ năng giải trình từ tương đương <9>, dẫu vậy cả hai phương pháp cần sử dụng vi giọt tất cả bỏ ra phí/tế bào rẻ rộng đáng chú ý so với Fluidigm.

Còn Lúc so sánh nhị phương pháp thực hiện vi giọt là Chromium cùng Drop-seq thì Chromium có ưu điểm hơn.

Một là dữ liệu vị Chromium trả bao gồm rất chất lượng hơn một ít, vì nó vạc hiện nay các gen/tế bào rộng so với phương pháp Drop-seq. Độ nhạy bén cao hơn nữa, lại kết phù hợp với độ nhiễu được tinh giảm, là đặc trưng quan trọng nếu muốn biệt lập những loại tế bào bao gồm bọn họ hàng siêu gần gụi, vì chưng các dữ liệu nhiễu rất có thể che đậy mọi khác biệt siêu mơ hồ giữa các quy mô thể hiện ren.

Thứ đọng hai, Chromium có tác dụng đối chiếu tỉ lệ tế bào gửi vào cao hơn nữa những. Nghĩa là, cùng với Chromium gần như là phần đông tế bào hầu hết nhtràn lên vi giọt với hạt bead, tuy vậy với Drop-seq thì một tỉ lệ thành phần lớn tế bào đi vào vi giọt mà lại không có phân tử bead vào cùng, vì thế các tế bào kia không được giải trình từ bỏ. (Đó là bởi vì trong phương pháp Drop-seq, cả các phân tử bead cùng tế bào được hòa hợp vào những vi giọt theo kiểu ngẫu nhiên.) Nguy cơ mang đến với Drop-seq là nhì tế bào với cùng 1 hạt bead rất có thể vào và một giọt, mARN của tất cả hai tế bào sẽ có được chung barcode cùng chính vì như vậy được quy mang đến là một trong tế bào.

Một nguy cơ không giống là nhì phân tử bead thuộc đi vào trong 1 giọt, vì vậy mARN của 1 tế bào lại được diễn đạt bởi nhì barcode, cuối cùng một tế bào được đếm nhì lần.

Vậy đề nghị phân tử bead và tế bào cần được được pha loãng một giải pháp cân xứng để ngăn cản những giọt dìm 2 tế bào hoặc 2 phân tử bead. trái lại, gần như toàn bộ những giọt được sinh ra vì hệ thống Chromium đa số chỉ có một phân tử bead, vày phân tử hydrogel phệ được dùng trong hệ thống rất có thể được hấp thụ với mật độ rất lớn.

Nhược điểm duy nhất của Chromium so với Drop-seq là giá chỉ chất hóa học cao hơn nữa các.

Các phương pháp không cần sử dụng vi giọt

Ngoài hiệ tượng nhờ vào vi giọt nlỗi nhắc trên, giải trình từ bỏ ARN đơn tế bào còn được triển khai trong số đĩa đựng rất nhiều giếng rất bé dại (microwell plates), giải trình từ bỏ ARN được thực hiện trên những tế bào, cùng tế bào được phân lập bằng FACS chẳng hạn. Nhiều phương thức rất có thể dựa vào đại lý những đĩa các giếng này, nlỗi SMARTseq2 chemistry <10>, Cel-seq <11>, MARS-seq <12> cùng STRT-seq <13>.

SMART-seq2STRT-seq sử dụng PCR để khuếch tán các thành phầm ADNc của bước phiên mã ngược, còn Cel-seq với MARS-seq tích thích hợp một promotor của thực trùng thể vào ADNc, tiếp đến được khuếch đại thông qua phiên mã in vitro.

Các phương thức bên trên nền tảng này không xẩy ra giới hạn vì kích cỡ tế bào nlỗi trong khối hệ thống Fluidigm vốn bắt buộc yên cầu những thứ khác biệt cho từng kích thước tế bào. Dù rằng các cách thức vi giọt khác bớt ‘đòi hỏi’ rộng Fluidigm về khoản form size tế bào, tuy vậy những giọt rất lớn đối với tế bào đề xuất chúng tất cả xu hướng bị ùn tắc khi chế tạo ra những giọt bao một số trong những một số loại tế bào to nlỗi tế bào thần tởm, cơ. Hình như, yên cầu về thiết bị cùng ngân sách set-up dành riêng cho phương thức đĩa các giếng.

Các cách thức, như SMART-seq2, cho phép giải trình tự ADNc ở phổ toàn vẹn, có nghĩa là có thể đối chiếu những thứ hạng cắt nối chuyển đổi (alteARNtive sầu splicing), chính vì thế xác minh những phiên bản phiên mã khác nhau (có thể) mang các tính năng khác biệt từ bỏ cùng một gene.

Ngược lại, các phương pháp dựa vào vi giọt Drop-seq, InDrop, Chromium và 800 cell IFC Fluidigm chỉ hoàn toàn có thể báo tin trình từ theo chiều 3’ hoặc 5’ của ADNc và không hẳn toàn bộ bạn dạng phiên mã, với chính vì thế cần yếu dùng để làm đối chiếu những hình dáng giảm nối chuyển đổi. Về Ngân sách, STRT-seq-2i (phiên bản 2017), cần sử dụng đĩa 9600 giếng rất có thể xác nhận từng tế bào và đã tạo ra công dụng giải trình từ ARN rất tốt, với cái giá tuyên chiến đối đầu chỉ $1/tế bào, đã tính cả giải trình từ bỏ ADoanh Nghiệp <14>.

CytoSeq là một công nghệ giải trình từ ARN trẻ trung và tràn trề sức khỏe khác, trong các số đó từng tế bào riêng biệt rẽ được đưa vào giếng nhờ vào trọng tải, trong những khi một dung dịch huyền phù đựng các phân tử bead bão hòa được trùm lên những giếng, nhờ rứa từng giếng nhận một phân tử bead. Các hạt bead cũng sở hữu những oligonucleotide gắn barcode đặc thù mang lại bead, với kích thước hạt có thể chấp nhận được từng giếng chỉ đựng một phân tử. Các hạt bead quá kế tiếp được rửa đi, tế bào được ly giải, mARN trường đoản cú mỗi tế bào thì lai cùng với các oligonucleotide bên trên phân tử bead, y như trong Chromium cùng Drop-seq. Ưu điểm của chính nó là khối hệ thống vật dụng đơn giản và dễ dàng, dễ dãi nhân rộng bàng Việc tăng số giếng bên trên đĩa.

Tuy nhiên một technology khác nữa, là SPLiT-seq, thậm chí là còn bớt tgọi không dừng lại ở đó thử dùng về trang bị, có thể sút ngân sách chỉ còn $0.01/tế bào hoặc thấp hơn <15>.

Thách thức so với những nghiên cứu và phân tích solo tế bào

Giới hạn về vật tư nghiên cứu

Thách thức cơ bản của nghiên cứu và phân tích 1-1 tế bào là lượng vật tư nghiên cứu và phân tích siêu tiêu giảm. Mỗi tế bào mức độ vừa phải chỉ cất khoảng tầm 10 pg ARN tổng thể, trong những số đó khoảng chừng 0.1 pg là mARN <16>. Đối với khá nhiều ren, chỉ có khoảng 10 phiên bản sao phiên mã bên trên từng tế bào. Vì cố tất cả những công nghệ đề cập bên trên hầu như cần bước khuếch tán ADNc hiệu quả để giải trình từ được lượng ARN đối chọi tế bào.

Khó khăn uống liên tiếp, lúc khuếch tán sản xuất ADNc ko khi nào tuyến đường tính hoàn toàn, dẫn cho diễn tả rơi lệch tỉ lệ của toàn bộ ADNc trong mỗi tế bào. Để quá qua được, gần như tất cả các technology bây chừ hồ hết tích hợp một mã phân tử đặc trưng (UMI) vào mồi dùng vào bước phiên mã ngược. ví dụ như trong hệ thống Drop-seq, các oligonucleotide của mỗi phân tử bead những chứa cùng một barcode 12 base, nhằm các trình trường đoản cú ADoanh Nghiệp sau khoản thời gian lời giải có thể quy về một tế bào phụ thuộc vào barcode này. Hình như, mỗi oligonucleotide trên từng hạt bead còn với thêm một UMI barcode dài 8 base hoàn toàn khác biệt để khác nhau những oligonucleotide; sự có mặt của UXiaoMi MI barcode này còn có ý nghĩa là toàn bộ các mhình ảnh ADoanh Nghiệp được giải mã với và một UMI barcode có thể quy về một mARN và một oligonuleotide tương ứng. Việc đếm số sản phẩm ADNc sau phiên mã ngược cố gắng do đếm số phiên bản sao ADoanh Nghiệp sau khoản thời gian PCR giúp tránh sai lệch trong bài toán đối chiếu bộc lộ gene.

Giữ được từng tế bào riêng rẽ

Một thách thức không giống của giải trình trường đoản cú ARN đối kháng tế bào là quá trình hủy hoại một mô thành các tế bào nhằm so sánh. Một phương thức chính là vi làm việc đơn giản dễ dàng <17>, ví dụ thực hiện một micropipet với một kính hiển vi, nhằm bóc tách riêng biệt từng tế bào tự những lát cắt tế bào học tập hoặc một phôi sớm. Pmùi hương pháp này bảo đảm từng tế bào được bóc riêng rẽ, mà lại tốn những sức lực và năng suất rẻ. Vi phẫu bởi laze (LCM) cũng có thể áp dụng, bằng một chùm tia tia laze nhằm tách các tế bào trường đoản cú các lát cắt ướp lạnh <18, 19>. Một ưu điểm của chính nó là có thể cho thấy báo cáo về địa chỉ của tế bào quan tâm, tuy nhiên cũng có thể có nhược điểm tương tự như bên trên.

Nếu một số loại tế bào quyên tâm hết sức không nhiều, thì FACS rất có thể sử dụng để gia công giàu. FACS tất cả thông lượng cao với hoàn toàn có thể còn được dùng để mang từng tế bào vào bát 96 giếng, vốn là một trong bước đặc biệt quan trọng cho một vài phương pháp giải trình từ bỏ ARN solo tế bào.

Một cách thức không giống dựa vào thực chất thông lượng cao của những technology giải trình trường đoản cú ARN bây giờ, bằng phương pháp giải trình tự một cách đồng thơi số lượng những tế bào – hoàn toàn có thể mang đến hàng triệu – tách rời ra khỏi tự mô. Theo phong cách này, từng loại tế bào trong mô được so sánh, trừ khi nó lâu dài thừa không nhiều. Phương pháp này cũng ko sử dụng marker cùng ko phải những nhãn quánh hiệu tế bào (nlỗi GFPhường trong trương phù hợp chọn tế bào bởi FACS) cùng rất có thể được áp dụng với phần lớn những tế bào. Dù thế, toàn bộ ban bố về không khí (vị trí) cũng mất theo Lúc tế bào rã tung ngoài tế bào đó là một thách thức. Tái chế tác một phiên bản vật dụng thể hiện gen cha chiều nghỉ ngơi Lever từng tế bào nhờ vào cách thức này chính vì như vậy đòi hỏi một bước nữa trong đó tất cả những một số loại tế bào được định bị không gian dựa vào tin sinc học dựa vào các đại lý là gọi biết về những vệt ấn thể hiện ren của chúng. Các so với điều này hoàn toàn có thể tạo thành một phòng ban ảo, với tất cả các yếu tố phiên mã, yếu tố vững mạnh cùng các protein tiết tốt những thú thể được khẳng định hoàn toàn đến từng loại tế bào (Hình 3). Chiến lược này vẫn đang rất được dùng để tạo ra một phôi ảo phản chiếu những gen thể hiện trong quy trình cải tiến và phát triển ấu trùng con ruồi giấm, đưa về một lý lẽ thực sự mạnh khỏe mang đến cộng đồng phân tích <20>.

*

Một khó khăn so với phương pháp nói bên trên là các enzyme hay được dùng mang đến bước làm rã chảy tế bào, bao gồm trypsin, collagenase, TrypLE, dispase, liberase cùng pronase hầu hết vận động nghỉ ngơi 37oC. Đây cũng là ánh sáng buổi tối thích hợp của các enzyme sống thọ trong những tế bào trúc, bao hàm những enzyme ở trong máy bộ phiên mã. Chúng ta hoàn toàn có thể suy ra rằng các tế bào đã đổi khác quy mô biểu thị ren của bọn chúng để đáp ứng cùng với môi trường kế bên vào quá trình họ đã phân tách bóc tế bào. Vì cầm, ngộ nhấn mức độ thể hiện gen vào quy trình phân bóc tách tế bào gần như là chắc chắn rằng, chỉ là ở mức độ nào kia, có tác dụng lệch lạc phần nhiều các bộ dữ liệu scRNA-seq mà lại chúng ta tất cả cho đến nay.

Xem thêm: To Snap Out Of It Là Gì ? Nghĩa Của Từ To Snap Out Of It

Một cách để tinh giảm về tối đa ngộ nhấn bên trên là triển khai giải trình tự ARN vào nhân, thay bởi vì cả tế bào. Nhược điểm chính của giải pháp làm cho này là chỉ tất cả một lượng ARN vô cùng nhỏ (10 – 20%) là có vào nhân, vì thế độ nhiễu chuyên môn càng tăng thêm. Các so với ARN nhân cũng biến thành bao gồm một tỉ lệ thành phần lớn hơn các phiên bản phiên mã chưa được sản xuất, đề xuất chúng vẫn chứa intron, điều đó có tác dụng tinh vi hóa Việc phân tích. Ngoài ra, bao gồm một vài quan trinh nữ rằng mức độ nào thì ARN nhân rất có thể phản ảnh chính xác hàm vị ARN trong tế bào hóa học. Dù đó vẫn là phần lớn thách thức, phương pháp này có rất nhiều tiềm năng biến đổi một cơ chế dạn dĩ đến so sánh biểu hiện ren tế bào trong trường hòa hợp quy trình phân tách bóc tế bào riêng biệt rẽ giỏi so với ARN tế bào hóa học gặp gỡ cần sự việc.

Nhiễu

Một hạn chế phệ không giống chính là hệ quả của việc nhiễu, hình thành tự bản chất dịch chuyển của biểu hiện ren <21-23>. Các ren ko biểu thị theo kiểu cố định và thắt chặt mà luôn luôn hoạt động phiên mã theo kiểu tách rộc cùng với phần nhiều thời khắc nở rộ nlắp, nghĩa rằng với cùng 1 tế bào, cường độ phiên mã của nhiều ren là thay đổi ko kết thúc.

Hạn chế sản phẩm công nghệ nhị khởi đầu từ mặt cách thức học, Khi cơ mà đo lường và thống kê cường độ phiên mã cùng bắt đầu với lượng ARN tất cả cực kỳ không nhiều trong tế bào. Các dự tính bây chừ lưu ý rằng đa số những công nghệ giải trình tự ARN đối kháng tế bào chỉ phân phát hiện khoảng chừng 10 – 20% số phân tử mARN thực sự xuất hiện <13, 24>.

Độ nhạy cảm kém điều này chính vì như vậy rất cần phải cải thiện. Đặc biệt là cường độ thể hiện ren rẻ thì càng cực nhọc vạc hiện; phiên mã ngược với khuếch đại ko tác dụng chính vì như thế lại bổ sung thêm một tấm nhiễu đáng kể nữa vào các nghiên cứu này. Hai mươi Xác Suất nhiễu trong các nghiên cứu và phân tích giải trình trường đoản cú ARN đơn tế bào được dự tính là bắt đầu từ thực chất sinh học, tỏng khi 80% sót lại được hiểu vày những tinh giảm về mặt nghệ thuật <25>.

Ứng dụng của giải trình từ bỏ ARN 1-1 tế bào

Xác định mô hình biểu lộ ren của từng tế bào đang mau lẹ biến đổi một dụng cụ so sánh tiêu chuẩn cho những nhà nghiên cứu và phân tích ngơi nghỉ các chuyên ngành, bao hàm phẫu thuật thần tởm học tập, miễn dịch học tập và tlặng mạch, v.v…

Trong sinc học tập vạc triển

scRNA-seq là 1 trong những nguyên lý cực kỳ táo tợn nhằm phân tích về sinch học cải cách và phát triển.

Thời kỳ đầu trong sự phát triển ban ngành, tập hợp những tế bào thường trông tương tự nhau về khía cạnh mô học tập tuy vậy đang biệt hóa theo những hướng khác biệt để xuất hiện những các loại tế bào đơn lẻ. Hiểu rõ rộng về các mô hình bộc lộ ren đang tác động gần như tuyến phố biệt hóa khác biệt vẫn nâng cấp phát âm biết của bọn họ quy trình phát triển cơ quan. Phân tích biểu thị của cả tập hợp các tế bào là ko tương xứng vào trường đúng theo này, bởi vì so với rất có thể gộp không còn các tế bào mà chung cục chúng đã biệt hóa theo những tuyến đường biệt lập. Nghiên cứu vãn đơn tế bào khi đó có thể khẳng định những mô hình biểu lộ gen liên quan mang đến kim chỉ nan trở nên tân tiến của những tế bào bên cạnh.

Trong ung thư

Như đã nhắc ở phần đầu, khối hận u đựng một tất cả hổn hợp ko đồng nhất những tế bào bao hàm các các loại tế bào ung thỏng, mạch, miễn kháng với nguyên bào tua. Mỗi nhiều loại trong những kia có thể còn phân thành các subtype. Một một số loại khác nữa là các tế bào nền, góp sức vào vi môi trường xung quanh khối hận u và can dự các tế bào tăng sinch thông quan liêu bộc lộ cận máu. Nghiên cứu vãn quy mô biểu lộ gen của các tế bào nền trong vi môi trường kăn năn u cũng cung cấp quý giá tiên lượng khác hoàn toàn với cái giá trị tiên lượng thu được từ các việc phân tích thẳng những tế bào vào kăn năn u <26, 27>. Rõ ràng công nghệ giải trình từ ARN đơn tế bào là một trong chế độ hữu dịch nhằm giải phẫu điểm lưu ý của rất nhiều nhiều loại tế bào phía bên trong cùng bao bọc khối hận u.

Một phân tích đi đầu áp dụng technology này nhằm xác minh tính ko đồng bộ tế bào vào ung tlỗi biểu mô thận tế bào trong veo <28> cùng với mục đích xác định các con phố biểu lộ chuyển động, rất có thể góp kim chỉ nan những chiến lược khám chữa. Các công ty nghiên cứu và phân tích vẫn so với một số lượng hữu hạn tế bào ung thư xuất phát từ 1 bệnh nhân, bao hàm (1) 34 tế bào di cnạp năng lượng, (2) 36 tế bào tự tế bào ghép ghép lên cá thể không giống (nguồn ghép ghxay trường đoản cú di căn uống của căn bệnh nhân) với (3) 46 tế bào trường đoản cú tế bào cấy ghép lên thành viên không giống (mối cung cấp ghép ghxay tự tế bào khối u nguyên vạc của bệnh dịch nhân). Các kế hoạch thuốc nhắm đích vẫn chuyển động bên trên (2) cùng (3) cùng điều ấy phản ảnh độ nhạy với dung dịch là khác nhau. Các tế bào doc ăn cho biết độ nhạy bén với các dung dịch nhắm tới trúc thể của EGF (gefitinib, erlotinib cùng afatinib), chúng ta kinase SRC (dasatinib) với BRAF–MEK (selumetinib), trong khi kia các tế bào kăn năn u nguyên phạt nhạy cảm rộng với những thuốc tấn công MET kinase(tivantinib, foretinib và crizotinib) và phosphoinositide 3-kinase (BKM120). Phân tích chi tiết tính ko đồng điệu tế bào vào kăn năn u ngulặng vạc cùng di căn uống nhắc nhở rằng điều trị cả afatinib cùng dasatinib hoàn toàn có thể bao gồm hiệu quả hơn; đúng vậy sự kết hợp điều trị này có tác động đúng theo lực lên các tế bào ghép ngoại lai di cnạp năng lượng. Nghiên cứu vớt giải trình tự ARN đối chọi tế bào chính vì thế rất có thể được dùng để làm thi công những phương thức trị liệu tối ưu cho từng người bị bệnh.

Lời kết

Khác với các nghiên cứu và phân tích biểu hiện ren thực hiện các mẫu ARN cộng gộp lượng mập và đưa thông tin chung bình thường cho 1 tập thích hợp các tế bào khác nhau, nghiên cứu đơn tế bào đã cho thấy khác hoàn toàn về phân tử của toàn bộ các các loại tế bào trong một hỗn hợp tinh vi, như thể vào khối u tuyệt trong phòng ban đang cách tân và phát triển.

Hơn nuốm, nghiên cứu và phân tích thể hiện đơn tế bào còn có thể chấp nhận được xác định công dụng của những loại tế bào vẫn biết trước kia một cách đầy đủ rộng và tác động câu hỏi khẳng định các nhóm tế bào bắt đầu, đóng góp vào cải thiện phát âm biết của họ về các quy trình sinc lý thông thường hoặc dịch sinh, cùng dẫn đến những phương thức chữa bệnh new.

Mặc dù các giảm bớt vẫn còn đó đó, technology đối chiếu mô hình biểu thị ren của từng tế bào vẫn nâng cấp hối hả và bước đầu tạo nên một bản đồ vật chi tiết về mô hình biểu thị gene của tất cả các các loại tế bào trong khung hình người.

Trích dẫn tsi khảo

1. Tang, Q. et al. Dissecting hematopoietic and renal cell heterogeneity in adult zebrafish at single-cell resolution using ARN sequencing. Exp. Med. 214, 2875–2887 (2017).

2. Baron, M. et al. A single-cell transcriptomic bản đồ of the human and mouse pancreas reveals inter- & intra-cell population structure. Cell Syst. 3, 346–360. e4 (2016).

3. Villani, A. C. et al. Single-cell ARN-seq reveals new types of human blood dendritic cells, monocytes, & progenitors. Science 356, eaah4573 (2017).

4. Regev, A. et al. The Human Cell Atlas. eLife 6, e27041 (2017).

5. DeLaughter, D. M. et al. Single-cell resolution of temporal ren expression during heart development. Cell 39, 480–490 (2016).

6. Macosko, E. Z. et al. Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets. Cell 161 , 1202–1214 (2015).

7. Zheng, G. X. et al. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells. Commun. 8, 14049 (2017).

8. Klein, A. M. et al. Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to lớn embryonic stem cells. Cell 161 , 1187–1201 (2015).

9 . Magella, B. et al. Cross-platkhung single cell analysis of kidney development shows stromal cells express Gdnf. Dev. Biol. 434, 36–47 (2018).

10. Picelli, S. et al. Smart-seq2 for sensitive sầu full-length transcriptome profiling in single cells. Methods 10, 1096–1098 (2013).

11. Hashimshony, T., Wagner, F., Sher, N. & Yanai, I. CEL-Seq: single-cell ARN-Seq by multiplexed linear amplification. Cell Rep. 2, 666–673 (2012).

12. Jaitin, D. A. et al. Massively parallel single-cell ARN-seq for marker-free decomposition of tissues inkhổng lồ cell types. Science 343, 776–779 (2014).

13. Islam, S. et al. Quantitative sầu single-cell ARN-seq with quality molecular identifiers. Methods 11 , 163–166 (2014).

14. Hochgerner, H. et al. STRT-seq-2i: dual-index 5’ single cell and nucleus ARN-seq on an addressable microwell array. Rep. 7, 16327 (2017).

15. Rosenberg, A. B. et al. Single-cell profiling of the developing mouse brain and spinal cord with split-pool barcoding. Science 360, 176–182 (2018).

16. Wang, Y. và Navin, N. E. Advances và applications of single-cell sequencing technologies. Cell 58, 598–609 (2015).

17. Xue, Z. et al. Genetic programs in human & mouse early embryos revealed by single-cell ARN sequencing. Nature 500, 593–597 (2013).

18. Kamme, F. et al. Single-cell microarray analysis in hippocampus CA1: demonstration & validation of cellular heterogeneity. Neurosci. 23, 3607–3615 (2003).

19. Frumkin, D. et al. Amplification of multiple genomic loci from single cells isolated by laser micro-dissection of tissues. BMC Biotechnol. 8, 17 (2008).

20. Karaiskos, N. et al. The Drosophila embryo at single-cell transcriptome resolution. Science 358, 194–199 (2017).

21. Ross, I. L., Browne, C. M. & Hume, D. A. Transcription of individual genes in eukaryotic cells occurs randomly và infrequently. Immunol. Cell Biol. 72, 177–185 (1994).

22. Ozbudak, E. M., Thattai, M., Kurtser, I., Grossman, A. D. & van Oudenaarden, A. Regulation of noise in the expression of a single gen. Genet. 31 , 69–73 (2002).

23. Raj, A., van den Bogaard, Phường., Rifkin, S. A., van Oudenaarden, A. & Tyagi, S. Imaging individual mARN molecules using multiple singly labeled probes. Methods 5, 877–879 (2008).

24. Svensson, V. et al. Power nguồn analysis of single-cell ARN-sequencing experiments. Methods 14, 381–387 (2017).

25. Klặng, J. K., Kolodziejczyk, A. A., Ilicic, T., Teichmann, S. A. và Marioni, J. C. Characterizing noise structure in single-cell ARN-seq distinguishes genuine from technical stochastic allelic expression. Commun. 6, 8687 (2015).

26. Finak, G. et al. Stromal gene expression predicts clinical outcome in breast cancer. Med. 14, 518–527 (2008).

27. Galon, J. et al. Type, density, & location of immune cells within human colorectal tumors predict clinical outcome. Science 313, 1960–1964 (2006).

Xem thêm: Phrasal Verbs With Pass Down Nghĩa Là Gì ? Pass Down Something

28. Kyên ổn, K. T. et al. Application of single-cell ARN sequencing in optimizing a combinatorial therapeutic strategy in metastatic renal cell carcinoma. Genome Biol. 17, 80 (2016).

Bài viết được xem thêm tự Springer Nature

iceberg (biên tập)tienhieptruyenky.com

Phát hiện tế bào thần gớm bắt đầu chỉ có vào não fan giờ đồng hồ giải trình từ bỏ ARN solo tế bào