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准确高效的单细胞RNA测序的最佳手段—Quartz-seq2

2020.4.09

  为了确保单细胞RNA测序能够使用最好的方法,日前研究人员对13种方法进行了基准性的测试,一项刊登在国际杂志Nature Biotechnology上的研究报告中,来自西班牙的科学家们通过研究发现,日本理化所开发的Quartz-seq2方法或许是进行单细胞RNA测序的最佳手段。

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图片来源:CC0 Public Domain

  此前,用于基因组分析的方法缺乏一定的基准,这就会在后来的分析过程中产生许多问题,由于使用不同方法的研究小组有着不同的标准,因此其所得到的结果也不尽相同;基于这一点,许多从事单细胞RNA分析的研究人员联合起来评估不同的手段,从而筛选出具有良好可重复性的方法。

  单细胞RNA测序被视为基因组研究中下一个重大的计划,最初,以人类基因组计划为例的基因组研究试图确定在任何有机体所有细胞中所发现的DNA序列,但让事情变得复杂的是,有机体的细胞共享着相同的DNA代码,实际上,这些细胞在表型上是不同的,因为基于表观遗传学因素,不同的基因会表达或不进行表达。而且启动子和增强子的遗传区域在表达上也存在巨大差异,其并不直接编码蛋白,但却会对其它遗传区域产生影响。因此,理解单个细胞的遗传组成或许有望帮助研究者确定单个细胞在诸如癌症等疾病中是如何表现出差异的,以及其在发育过程中改变的机制,目前正在参与人类细胞图谱绘制的科学家们就正在开发一种针对不同细胞类型的全面基因表达图谱。

  为了进行比较,研究人员使用了13种方法来分析由将近3000个细胞组成的集合,这些细胞满足以下四种条件,即包括多种细胞类型;有些细胞非常相似;其在基因表达上仅有细微的差异;同时细胞能够被标记进行追踪,而且其都来自不同的物种,这些细胞主要是人类外周血细胞和小鼠结肠细胞,同时还包括一部分狗机体细胞。

  研究者根据能够检测到细胞状况和标志物表达的精确性来评估上述方法,文章中,研究人员使用六种关键指标来评估上述方法,即基因检测、转录特征表达的总体水平、簇的准确性、分类概率、整合后的簇准确性及可混合性;选择这些指标是为了比较不同方法的准确性、对不同细胞类型的适用性、区分密切相关细胞类型的能力、生成可重复概况的能力、检测群体标记的能力、与其它方法的兼容性,以及对细胞图谱绘制具有良好的预测价值等。

  研究者发现,由日本理化所所开发的Quartz-seq2方法具有较高的准确性,且在基准测试中得分最高;总体而言这种方法是目前最佳的手段,后期研究人员还将进一步对其进行改进,从而使其能够在人类图谱绘制计划中表现更好。最后研究者Heyn说道,这种方法展现出了深远的性能测试差异,我们希望后期能通过更为深入的研究来帮助开发新方法,为人类细胞图谱和更广泛的单细胞群体制定较高质量的数据集标准和指南等。

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