单细胞和超低起始量 RNA 测序

探索高灵敏度的单细胞和超低起始量 RNA 测序方法,用于研究基因表达及细胞间变异。

单细胞 RNA 测序简介

复杂生物系统的功能由单个细胞协同作用决定。传统的基因组或转录组整体分析方法无法揭示驱动这种复杂性的细胞异质性。单细胞测序是一种新一代测序(NGS)技术,可对单个细胞的基因组或转录组进行分析,从而以高分辨率揭示细胞间的差异。

超低起始量 RNA 测序和单细胞 RNA 测序(scRNA-Seq)方法使研究人员能够探索复杂组织中单个细胞独特的生物学特征,并了解不同细胞亚群对环境刺激的响应。高灵敏度的 scRNA-Seq 方法有助于研究细胞分化、增殖和肿瘤发生等时间依赖性过程中的细胞功能及异质性。

Bone marrow cancer cells

单细胞 RNA 测序的优势

单细胞和超低起始量 RNA 测序方法是研究转录组的有力工具,能够以极低的样本起始量开展无偏分析。单细胞 RNA 测序可应用于多个研究领域,有助于加深对健康和疾病状态下细胞功能的理解。

可对高质量样本进行稳健的转录组分析,检测灵敏度可达到单细胞水平

一体化流程可直接从完整细胞开始,并有助于保持样本完整性

高分辨率分析有助于发现整体样本分析和常规 RNA 测序方法难以揭示的细胞间差异

单细胞测序指南

单细胞 RNA 测序入门指南

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单细胞测序工作流程指南

了解从组织样本制备到数据分析的完整单细胞测序研究工作流程。本电子书汇集了技术建议、工作流程洞察及相关解决方案,帮助您规划研究实验。

缩略图

单细胞测序与分析工作流程视频

单细胞测序能够揭示样本中存在的细胞类型,以及单个细胞如何参与复杂生物系统的功能活动。了解从组织样本制备到数据分析的单细胞测序工作流程选择。

Bulk RNA 测序与单细胞 RNA 测序的区别

Bulk RNA 测序擅长提供整个组织的洞察。它可以帮助研究人员了解整体情况,并可作为一种非靶向方法用于新的发现。然而,Bulk RNA 测序可能无法捕获来自稀有但具有生物学意义亚群(如干细胞或循环肿瘤细胞)的转录本。此外,在 Bulk RNA 测序中被鉴定为低表达的基因,实际上可能在某种稀有细胞类型中呈现高水平表达。

相比之下,单细胞 RNA 测序数据来源于单个细胞,从而能够更深入地揭示同一样本内细胞之间的细微差异。即使在研究同一细胞亚群时,单个细胞之间的差异也可能非常显著。对于转录组而言尤其如此,因为与相对稳定的基因组和表观基因组相比,转录组是一个更具响应性和动态性的组学层面。以单细胞分辨率研究复杂器官和组织,对于推进我们对许多疾病和生物系统的理解至关重要。

高通量和低通量单细胞 RNA 测序方法

单细胞 RNA 测序方法可根据细胞通量进行区分。

高通量方法

高通量单细胞分析方法适用于希望以具有成本效益的方式,在单次实验中分析数百至数百万个细胞的研究人员。

低通量方法

低通量单细胞测序方法适用于需要在单次实验中处理数十至数百个细胞的研究人员。这些方法通常包括机械操作或细胞分选/分区技术。

探索以下高通量和低通量单细胞 RNA 测序方法的工作流程。这两种方法均采用经过验证的 Illumina 边合成边测序(SBS)技术。Illumina 测序系统可提供高准确度的数据,并具备灵活的通量选择,为不同规模的单细胞测序研究提供成熟的新一代测序(NGS)解决方案。

超低起始量和单细胞 RNA 测序工作流程

采用这种灵敏、可扩展且具有成本效益的高通量单细胞 RNA 测序方法,深入了解基因表达。

开始使用 Illumina 单细胞测序

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这种低通量方法适用于希望在特定研究中处理少量细胞的研究人员,例如每次实验处理数十至数百个细胞。

特色 scRNA 测序数据分析解决方案

DRAGEN Single Cell RNA 流程针对 Illumina Single Cell 3' RNA Prep 数据分析进行了优化,同时支持第三方单细胞样本制备方案。DRAGEN Single Cell RNA 可完成样本拆分(demultiplexing)、细胞条形码和 UMI 错误校正、序列比对以及基因表达定量分析。

  • 对 RNA 测序转录本读段进行序列比对并匹配至已注释基因
  • 对条形码读段进行细胞条形码和 UMI 错误校正
  • 支持基于基因型和非基于基因型的样本拆分

一款基于云的多组学分析和解读研究软件,支持交互式可视化、基础设施扩展和安全的数据管理。

  • 适用于小型数据集和大规模多组学研究,支持多种样本类型
  • 将分析结果与经过整理的生物学知识相关联,辅助深入解读
  • 对大型复杂数据集进行分析,探索其中的信息,并生成适用于发表的图表

单细胞测序的应用

单细胞测序支持广泛的应用,使研究人员能够进一步探索和理解复杂的生物系统。常见的应用包括:

癌症研究

scRNA-Seq 推动了肿瘤异质性、罕见耐药细胞群体以及免疫治疗应答等领域的突破性研究。

干细胞生物学

单细胞测序方法可用于表征干细胞亚群的转录异质性。

免疫学研究

scRNA-Seq 方法正在推动免疫细胞发育、自身免疫性疾病和罕见免疫细胞亚群的研究。

神经生物学

研究人员可以利用单细胞 RNA 测序研究脑部病理,并开展疾病特异性转录组分析研究。

聚焦单细胞转录组学

深入了解 scRNA-Seq 的新兴应用,探索复杂细胞生物学的深层信息。

FAQ

单细胞 RNA 测序可用于分析单个细胞水平的基因表达,从而以高分辨率揭示复杂的细胞表型。该方法能够揭示细胞异质性以及单细胞水平基因表达的动态变化。1

scRNA-Seq 广泛应用于基础研究、转化研究和临床研究领域,包括癌症研究、免疫学与自身免疫研究、干细胞生物学、发育生物学和神经科学。该方法可用于研究异质性细胞群体、发现稀有细胞类型,以及在细胞水平上表征疾病发生和生物发育过程。1,2

与混合样本 RNA-Seq 方法不同,单细胞 RNA-Seq 可针对高度异质性细胞群体中的单个细胞提供详细的转录本表达谱。这种分辨率对于肿瘤等复杂组织或免疫细胞群体的研究尤其重要。此外,单细胞 RNA-Seq 是一种灵敏的检测方法,可检测稀有和低丰度转录本、鉴定新的转录本异构体和调控机制,并有助于更深入地了解疾病的病理生物学机制。

单细胞 RNA 测序通过揭示每个细胞中表达的基因、基于转录组特征呈现的细胞表型差异,以及环境、疾病进程和治疗对基因表达的影响,为研究细胞身份和功能提供高分辨率视图。例如,单细胞 RNA 测序可通过转录特征识别和表征特定的免疫细胞亚群,并揭示潜在的细胞命运决定。3

由于技术问题和生物学因素,据报道,与混合样本 RNA 测序相比,单细胞 RNA 测序数据具有更高的噪声和复杂性。scRNA-Seq 数据存在较大的变异性,可能会给计算分析和数据解读带来挑战。⁴ 此外,由于规模化能力有限、试剂成本较高以及需要专用设备,单细胞 RNA 测序的广泛应用受到一定限制。

了解 Illumina Single Cell 3' RNA Prep kit 试剂盒如何在无需昂贵的微流控设备或复杂工作流程的情况下,实现单细胞 mRNA 捕获、条形码标记和文库制备。

PIPseq 化学技术可实现可扩展且简便的单细胞 RNA 捕获和条形码标记。颗粒模板即时分区(PIPs)通过乳化方式,利用结合了条形码寡核苷酸的水凝胶微珠作为模板颗粒。在样本制备过程中,将目标细胞悬液与模板颗粒和油混合,通过涡旋振荡形成模板化乳液。随后,乳液中的细胞被裂解,mRNA 由带有条形码的模板捕获。破乳后,通过逆转录将捕获的 mRNA 转化为 cDNA,并进行扩增,为每个单细胞生成 cDNA 文库。随后,采用标准文库制备方法将单细胞 cDNA 文库制备成测序文库,并进行 NGS。

进一步了解 PIPseq化学技术,或探索采用该化学技术的 Illumina Single Cell 3' RNA Prep试剂盒。

最佳测序深度取决于多种因素,包括 RNA 含量不同的样本类型、预期实验结果以及测序平台的通量能力。
对于 Illumina Single Cell 3’ RNA Prep 试剂盒,由于不同样本类型的捕获效率存在差异,建议的测序 reads 深度基于每个投入细胞的 reads 数(reads per input cell,RPIC)计算,而不是基于预期捕获的细胞数量。

访问 单细胞 RNA 文库制备常见问题和资源 页面,了解更多信息。

单细胞 RNA 测序的建议细胞数量取决于实验目标和所采用的方法。对于 Illumina Single Cell 3’ RNA Prep 试剂盒,建议用于单细胞 RNA 测序的细胞数量约为 100 至 200,000 个。

如需更多信息,请访问 Illumina Single Cell 3' RNA Prep试剂盒 页面,了解简化的工作流程和规格参数表。

单细胞 RNA 测序可应用于多种样本类型,包括新鲜、冷冻或经 DSP-甲醇固定的细胞和细胞核,以及来自不同物种的完整组织样本。此外,scRNA-Seq 还可应用于细胞培养物、血液和类器官等多种生物样本。5

为了制备用于单细胞 RNA 测序的单细胞悬液,需要将组织解离成单个细胞。这通常通过结合机械法和酶法来实现。谨慎优化解离条件对于平衡细胞产量和细胞活性至关重要,因为过于剧烈的处理条件可能会对细胞造成应激,并影响基因表达。6

虽然单细胞 RNA 测序通常使用新鲜细胞,但也可使用经 DSP-甲醇固定或冷冻的细胞,不过存在一定的局限性和注意事项。冷冻可能导致细胞死亡、RNA 降解以及基因表达谱发生变化。

如果使用冷冻细胞,建议从单细胞悬液开始,并使用合适的培养基对细胞进行冻存,以尽量减少冻融过程造成的损伤。对于冷冻组织,由于解冻后进行组织解离并回收活细胞存在一定挑战,因此通常优先考虑使用单核 RNA 测序(snRNA-Seq),而不是分离单细胞。7

任何含有多聚腺苷酸化 RNA的物种均可使用 Illumina Single Cell 3' RNA Prep 试剂盒.

如需更多信息,请进一步了解 Illumina Single Cell 3' RNA Prep 试剂盒的特性和优势。

/ 结果

单细胞测序资源

特色应用

探索肿瘤微环境

Garvan 医学研究所肿瘤进展实验室负责人 Alex Swarbrick 博士探讨了单细胞测序在乳腺癌和前列腺癌肿瘤微环境研究中的优势。

持续探索

癌症单细胞分析

基于 NGS 的单细胞测序可分析单个癌细胞的基因组或转录组,从而以高分辨率揭示细胞间的差异。

CITE-Seq

CITE-Seq(转录组和表位细胞索引测序)是一种基于测序的方法,可在单细胞水平同时定量分析细胞表面蛋白和转录组数据。

转录组学

分析转录组,以更深入地了解生物学机制。探索多种技术,并了解如何利用 RNA-Seq 的探索能力助力具有重要影响的研究。

多组学

整合基因组学、转录组学、表观遗传学和蛋白质组学数据,以更好地揭示基因型与表型之间的关联。

ATAC-Seq

以高分辨率分析全基因组范围内的开放染色质区域,可用于混合细胞群体或单细胞分析。

 

空间转录组学

利用 RNA-Seq 对复杂组织结构中的转录活性进行空间解析。

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参考资料

  1. Jovic D, Liang X, Zeng H, Lin L, Xu F, Luo Y. Single‐cell RNA sequencing technologies and applications: A brief overview. Clin Transl Med. 2022;12(3):e694. doi:10.1002/ctm2.694
  2. Baccin C, Al-Sabah J, Velten L, et al. Combined single-cell and spatial transcriptomics reveals the molecular, cellular and spatial bone marrow niche organization. Nat Cell Biol. 2020;22(1):38-48. doi:10.1038/s41556-019-0439-6
  3. Papalexi E, Satija R. Single-cell RNA sequencing to explore immune cell heterogeneity. Nat Rev Immunol. 2018;18(1):35-45. doi:10.1038/nri.2017.76
  4. Chen G, Ning B, Shi T. Single-Cell RNA-Seq Technologies and Related Computational Data Analysis. Front Genet. 2019;10:317. doi:10.3389/fgene.2019.00317
  5. Sant P, Rippe K, Mallm JP. Approaches for single-cell RNA sequencing across tissues and cell types. Transcription. 2023;14(3-5):127-145. doi:10.1080/21541264.2023.2200721
  6. Wiegleb G, Reinhardt S, Dahl A, Posnien N. Tissue dissociation for single-cell and single-nuclei RNA sequencing for low amounts of input material. Frontiers in Zoology. 2022;19(1):27. doi:10.1186/s12983-022-00472-x
  7. Stamper CT, Marchalot A, Tibbitt CA, et al. Single-cell RNA sequencing of cells from fresh or frozen tissue reveals a signature of freezing marked by heightened stress and activation. Eur J Immunol. 2024;54(4):e2350660. doi:10.1002/eji.202350660