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        單細胞分析之全攻略(上)[選購寶典]

        【字體: 時間:2013年08月21日 來源:生物通

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          近兩年,單細胞分析發展迅速,文章數以每年40%的速度增長。單細胞方法讓微生物學家能夠著手研究無法培養且數量有限的微生物,同時也讓干細胞研究人員能夠深入了解細胞的編程和分化。這一切,都多虧了分析工具的快速發展,比如細胞分離、單細胞測序、單細胞蛋白質組學和轉錄組學以及高內涵成像。

        正如世界上沒有兩片相同的樹葉,世界上也沒有兩個相同的細胞。群體的平均值雖然有用,但無法準確反映單個細胞的表型,它們有時差異甚大。而這些表達上的差異也許包含了重要的信息,有助于我們了解癌癥、確定治療是否有效、鑒定免疫反應等。

        近兩年,單細胞分析發展迅速,文章數以每年40%的速度增長。單細胞方法讓微生物學家能夠著手研究無法培養且數量有限的微生物,同時也讓干細胞研究人員能夠深入了解細胞的編程和分化。這一切,都多虧了分析工具的快速發展,比如細胞分離、單細胞測序、單細胞蛋白質組學和轉錄組學以及高內涵成像。

        分離單個細胞

        在您研究單個細胞之前,您需要將它可靠地分離。顯微抽取、流式細胞術(FACS)、激光捕獲顯微切割(LCM)都可用來收集單個細胞。每種方法都各有利弊。FACS將細胞分選到PCR板上,與RT-qPCR儀器兼容。此外,FACS可利用特定的細胞標志物實現細胞富集。FACS的通量也比LCM高得多,但缺點是你無法觀察細胞,確定重要參數,如細胞形態。FACS還需要單細胞懸液,因此,細胞的過去無從知道。

        德克薩斯大學MD Anderson癌癥中心的助理教授Nicholas Navin一般使用FACS來分離單個循環腫瘤細胞(CTC)。如今,Navin的實驗室也利用一些新工具來分離CTC,以便研究單細胞基因組學,這些新工具包括Fluidigm的C1單細胞自動制備系統和Silicon Biosystems的DEPArray系統。他認為,FACS能夠分離群體中低至0.1%的細胞,但除此之外,你還需要一個類似DEPArray的系統,從10萬個細胞中分離出1個。

        意大利Silicon Biosystems公司將利用DEP技術操控單個細胞的能力與基于高質量圖像的細胞選擇結合在一起,開發出DEPArray系統。這一自動化的平臺讓用戶能夠從復雜的異質樣品中鑒定和回收單個目的細胞。

        DEPArray系統利用非均勻電場對細胞施力,并結合形態學的信息,實現單個細胞的捕獲、操控和回收。整個過程無物理接觸或摩擦,保持了細胞活性,這樣獲得的細胞可以繼續培養或者應用于表達譜、測序、拷貝數變異等分析。此系統可分析包含一個至數萬個細胞的樣品,與各種細胞懸液兼容,也能處理細針穿刺和組織活檢樣本。

        Fluidigm的C1單細胞自動制備系統雖不能觀察圖像,卻強調了整個過程的自動化。它可以同時捕獲96個的細胞,在同一張芯片上完成細胞捕獲、裂解、逆轉錄及預擴增的全過程。整個過程無需任何手動的溶劑混合及樣品轉移操作。

        預擴增的cDNA 產物被收集出來,可轉移到 BioMark HD 系統中再進行定量 PCR 分析。這樣,幾個小時內即可檢測數以百計的單細胞中數百個基因的表達。而自動化的流程免除了繁重的加樣和樣品混合步驟,輕松做到“加樣走人”。索取更多資料

        單細胞基因組學

        Navin的實驗室對來自乳腺腫瘤的單細胞基因組進行測序,以便了解腫瘤發生、耐藥和轉移過程中腫瘤如何變化。Navin認為,盡管單細胞的轉錄組(RNA-Seq)或基因組(DNA-Seq)測序方法近期不斷涌現,但這一領域仍面臨重要的技術問題,即如何區分變異和技術錯誤。

        錯誤通常來自于遺傳材料的擴增。不擴增?那又不行。單細胞中只有那么一丁點RNA,至少需要幾個循環的擴增。在研究單細胞轉錄組時,RNA水平的差異可能會被誤認為是細胞之間的差異。此外,DNA擴增過程中也會出現假陽性,因為DNA聚合酶天生容易出錯。

        因此,Navin認為,關鍵要在研究和報告生物學變異之前,對所用方法的錯誤率有著很好的了解。他希望,今后單分子測序的改善能讓我們直接測定單個細胞中的突變,而無需擴增。

        當然,測序技術也在不斷進步。哈佛大學著名華裔學者謝曉亮(Sunney Xie)教授去年底在《Science》雜志上發表了一項單細胞測序的新技術。

        在新研究中,謝曉亮教授和同事們開發了一種稱為MALBAC(multiple annealing and looping-based amplification cycles)的技術,使得他們能夠測序單個人類細胞93%的基因組。在MALBAC中,研究人員首先分離出來自單細胞的DNA,然后添加作為引物的短DNA分子。這些引物可與DNA的隨意部分互補,從而使得它們能夠附著到DNA鏈上,充當DNA復制起點。

        這些引物由兩個部分構成——一個包含8個核苷酸的粘性部分變化多樣,可與DNA結合,再加上一個包含27個核苷酸的共同序列。這一共同序列可防止DNA太多次拷貝,大大地降低了擴增偏倚。

        當然,盡管MALBAC相比其他技術對基因組的覆蓋更為完全,但并不完美。它仍然錯過了大約三分之一的單核苷酸變異。此外,復制DNA的酶容易出錯,因此復制過程本身可以引入不存在于細胞中的變異。

        Nicholas Navin認為,研究人員需通過比較來自三個密切相關細胞的單個測序基因組,才能夠去除所有的假陽性。這樣將會增加成本,可能不適合某些組織樣品。(生物通 余亮)

        延伸閱讀:

        單細胞分析之全攻略(下)

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