单细胞测序概览

单细胞平台介绍和原理学习

SingleCell

1. 背景

在生命科学研究中，细胞被长期视作”生物学的基本单元”，直到最近十年，研究者才真正具备在单个细胞水平上系统剖析其转录、表观、蛋白和空间特征的能力。传统的bulk RNA-seq将成千上万个细胞混合测序，反映的是群体平均表达水平，而掩盖了细胞间的异质性，稀有细胞群体以及细胞状态转变过程中的关键节点。

为了突破这一限制，scRNA-Seq技术应运而生，并迅速发展，开启了细胞异质性研究的新历史

  • 单细胞染色质可及性测序(single-cell Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing, scATAC-seq)
  • 细胞转录组和表位的标签顺序(Cellualr Indexing of Transcriptomes and Epotopes by sequencing, CITE-seq)
  • RNA表达和蛋白质测序分析(RNA Expression and Protein sequemcing, REAP-seq)
  • 空间转录组学(Spatial Transcriptomes,ST)

1.1 scRNA的起步

在2009年之前
细胞水平的研究主要依赖显微成像，流式细胞术等，可观察细胞数量及靶标数量有限

2009年
汤富酬课题组开发了单细胞mRNA转录组加上后续分析技术SMART-seq技术发明，开启了单细胞测序的新时代，细胞份离技术和高昂成本限制，只能检测少量细胞

Tip

Smart-Seq(Switching mechanism at 5’ end of RNA transcript)

SMART-Seq 利用具有模板转换（template switching）能力的逆转录酶，在 oligo(dT) 引物引导下对 mRNA 进行第一链 cDNA 合成，同时在 cDNA 5’ 端通过模板转换加上已知序列标签，从而获得带有已知接头的全长 cDNA。 随后使用针对两端接头的引物进行 PCR 预扩增，得到数量足够、长度较完整的全长 cDNA，用于后续常规建库和高通量测序。

Smart‑seq2：2013 年提出，对酶、缓冲液和 PCR 条件等做优化，提升了扩增效率、文库复杂度并减少偏好性，现在是最常用版本之一

Smart‑seq3：在 Smart‑seq2 基础上引入 UMI（唯一分子标记）等改进，可更好地进行绝对分子计数和定量分析，同时保留全长信息

SMART-Seq

SMART-Seq