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单细胞转录组测序新上映_转录组测序的目的(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

单细胞转录组测序

单细胞测序：谁更强？单细胞测序是一种基于二代测序（NGS）的方法，用于检测群体中单细胞的基因组、转录组、表观基因组和蛋白组，从而提供高分辨率的细胞间差异视图。其中，单细胞转录组测序（Single-cell RNA-Sequencing，ScRNA-Seq）最为常见。 Smart-seq和10x Genomics是两种重要的单细胞测序技术。Smart-seq采用全转录组扩增方法，利用oligo-dT引物和模板置换技术扩增cDNA全长。而10x Genomics则只能获得3'端转录本信息，非全长扩增。 C1 /Smart平台（Fluidigm）是最早应用于单细胞领域的商业化分选技术之一，于2013年推出。该平台通过微流体（FACS）实现96个细胞的自动分离、cDNA合成和基于Smart-seq的扩增。而Chromium（10x Genomics）平台以及其他平台如ddSEQ（Bio-Rad/Illumina）、Nadia（Dolomite）和inDrop（1CellBio）则基于微流控系统（Droplet），将单细胞技术的通量提高到了10000-100000个细胞的量级。 10x Genomics和Drop-seq的测序原理相似，都是通过将细胞封装在微小液滴中进行平行分析来分析数千个单个细胞中的mRNA表达。Drop-seq的具体步骤包括：从组织中制备单细胞悬液将每个细胞与一个带有barcoded微粒（bead）共封装在纳升级液滴中在液滴中分离细胞并裂解捕获细胞的mRNA在伴随微粒上形成STAMP（附着在微粒上的单细胞转录组）在一次反应中反向转录、扩增和测序数千个STAMP 使用STAMP条形码推断每个转录本的来源细胞 Barcode的合成方法是将细胞分为四群，分别标记A、G、C、T四个不同碱基。然后汇合所有细胞重新分为不同的四群，标记AGCT。重复上述步骤12轮，理论上可标记16777216个细胞。

𐟔 生信分析达人，专业服务 𐟌Ÿ 生信分析与画图，专业服务包括TCGA，GEO数据挖掘，芯片数据分析，bulk-RNA测序，单细胞转录组下游分析，具体如下: 【分析】数据整合与表达矩阵处理使用DEseq2, EsgeR, Limma进行差异分析 GSEA，GO，KEGG富集分析 Cibersort，Estimate免疫浸润分析单细胞数据处理，降维聚类，tsne umap可视化，细胞注释单细胞差异分析，GSEA富集分析 Motif转录因子富集分析 AUcell分析 Scenic调控网络分析 monocle拟时序分析细胞互作与通讯 InferCNV 【画图】生存曲线，火山图，热图，小提琴图，棘状图，柱状图，气泡图，维度图，GSEA曲线图，散点图，箱线图，时间轨迹图，tsne umap降维图，PCA图，峰峦图，圈图，和弦图，溪流图

单细胞测序：从基础到实践单细胞转录组测序（scRNA-seq）是近年来发展迅速的生物学技术，能够精确反映细胞间的异质性。它在肿瘤免疫、胚胎发育和细胞分化等领域具有广泛的应用前景。以下是单细胞测序的主要流程：组织解离 𐟧스𛥥𐏩𜠥🃨„为例，组织解离的过程如下：处死小鼠并固定，开胸暴露心脏。用预冷的PBS溶液灌流心脏，清洗外周血，尽量去除结缔组织。将小鼠心脏放入1ml的组织保护液中，用冰袋寄送至实验室。将心脏放入配置好的消化酶溶液中，用剪刀和镊子剪碎组织，放入水浴锅内恒温孵育消化。不同的组织需要不同的酶，解离时间根据具体样本调整。消化完成后，取细胞悬液进行荧光计数观察，根据细胞状态进行去死细胞和去碎片处理。处理完成后重新离心重悬细胞悬液，计算需要上机的细胞数量。核酸提取、扩增和文库构建 𐟧ꊤ𘎤𜠧𛟦𗷥ˆ细胞测序不同，单细胞测序起始样本中核酸含量极低，需要对筛选出的细胞进行扩增。主要方法有单细胞全基因组扩增和单细胞全转录组扩增。测序和数据分析 𐟓Š 制备好文库后，进行关键的测序步骤。所有Illumina测序平台均采用边合成边测序（SBS）技术，全球90%以上的测序数据都是基于该技术产生的。Illumina测序系统单次运行可以输出的数据范围从30万碱基到数万亿碱基，取决于仪器类型和配置。通过以上步骤，单细胞测序能够精准反映细胞间的异质性，为肿瘤免疫、胚胎发育和细胞分化等领域的研究提供重要数据支持。

综述第一章“Single-cell transcriptome sequencing”，详细介绍了单细胞转录组技术的发展历程、当前可用的scRNA-seq技术及数据分析方法，并概述了单细胞转录组测序技术在胚胎发育、组织和器官发展研究、肿瘤生物学、免疫系统研究以及传染病研究等领域的应用。综述第二章“Single-cell whole-genome sequencing”，总结了经典的单细胞全基因组扩增技术（scWGA）及高通量单细胞全基因组测序技术（scWGS），scWGS技术通过放大单个细胞中的微量DNA，为研究细胞间的遗传异质性提供了新的视角。综述第三章“Single-cell epigenome sequencing”，聚焦单细胞表观基因组测序技术，这些技术能够揭示细胞异质性的转录机制，包括DNA甲基化、染色质状态、核小体定位、组蛋白修饰和转录因子结合等表观遗传特征。综述第四章“Single-cell proteomics technology based on mass spectrometry”介绍了基于质谱的单细胞蛋白质组学技术。综述第五章“Single-cell metabolomics technology”详述了基于质谱的单细胞代谢组学技术（SCM），并重点讨论了基于质谱的SCM采样技术与数据分析。综述第六章“Single-cell multimodal sequencing technology”首先回顾了单细胞联合分析技术的工作流程及最新进展，接着重点详述了以转录组为中心的多模态技术，如转录组联合基因组、转录组联合表观组以及转录组联合蛋白质组，此外还介绍了捕获两个组学以上的多模态技术。综述第七章“Single-cell spatial transcriptomics technology”聚焦单细胞空间转录组学技术的最新进展。这些技术通过保留空间信息的同时检测基因表达，克服了传统单细胞测序技术丢失关键空间信息的局限。综述第八章“Single-cell CRISPR screening technology”分别介绍了基于转录组、表观基因组和多模态的单细胞CRISPR筛选技术（scCRISPR-seq），该技术结合了CRISPR干扰和单细胞测序，用于在大规模单细胞分辨率下进行基因组编辑和功能筛选。最后，研究团队对单细胞组学技术的未来发展进行了展望。

单细胞转录组测序技术全景解析 ### 发展历程 𐟕𐯸 早期探索 1992年：Eberwine等人首次使用体内逆转录（RT）和体外转录扩增（IVT）技术进行单细胞基因表达分析。 1990年代末至2000年代初：简化PCR方法，引入多重PCR，增加检测的细胞和基因数量。全转录组研究 2009年：Tang等结合单细胞RNA扩增技术和高通量DNA测序，实现无偏的单细胞转录组研究。高通量时代 2011年：Islam等开发STRT-seq，使用96孔板进行多重单细胞RNA-seq。 2015年：Klein和Macosko等引入Drop-seq和inDrop技术，利用液滴标记进行高通量单细胞RNA测序。规模化发展通过纳米液滴、微孔板和UMI技术，检测规模扩大至数百万个细胞。两大挑战 𐟏ž️ 核酸扩增将单细胞微量mRNA扩增至可检测量级，避免PCR扩增过程中引入偏差。高效获得mRNA文库选择性扩增mRNA，避免rRNA污染，确保高质量的转录组数据。主要平台 𐟛 ️ CEL-seq/C1：基于IVT反转录和PCR扩增。 Drop-seq：微流控液滴技术。 MARS-seq：多重液滴技术。 SCRB-seq：使用UMI进行转录组捕获。 Smart-seq/C1和Smart-seq2：全长转录组覆盖，适用于高灵敏度检测。 Smart-seq 𐟔슓mart-seq TSO引物：增加cDNA 5'端的延伸能力。锁核酸（LNA）和高浓度Mg2+提高逆转录效率和产量。 Smart-seq2 TSO引物与LNA：提高稳定性。甜菜碱和高温处理：解开RNA二级结构，提高逆转录效率。效果：低含量基因覆盖率60%，高含量基因90%。 Smart-seq3 5' UMI RNA计数：每个cDNA带有唯一UMI，减少PCR扩增偏差。改进逆转录酶和反应条件：提高效率和产量，确保高质量cDNA。优势：全长转录覆盖、高分辨率分子重建。 Smart-seq3xpress 高细胞通量：通过减少反应体积和成本，提高处理效率。优化反应条件：确保高质量测序数据，降低成本。液滴型单细胞测序技术 𐟒犦Š€术简介 Drop-seq：使用微流控技术将单个细胞隔离在液滴中，对mRNA进行条形码标记并测序。 inDrop：类似于Drop-seq，但使用水凝胶珠和紫外线诱导释放条形码引物。 10X Genomics：使用凝胶珠乳液（GEMs）进行高通量单细胞RNA测序。关键区别细胞条形码容量：inDrop具有额外的寡核苷酸连接能力。水凝胶珠：在inDrop和10X中使用，提高了稳定性和捕获效率。 PCR和测序策略：不同方法以确保数据捕获的准确性。

单细胞与空间转录组学揭示细胞通讯新模式在《Nature Methods》杂志上，有一篇题为《通过单细胞和空间转录组学推断驱动模式的细胞间流动》的文章，真是让人眼前一亮。这篇文章提出了一种全新的方法来研究细胞通讯，让我对细胞通讯的复杂性有了更深的理解。传统上，我们进行细胞通讯分析时，可能只关注单个基因的变化。但这篇文章告诉我们，当细胞受体接收到信号刺激时，实际上是一个由多个基因构成的基因模块在发生变化。这个模块可能包含我们感兴趣的下游分子或转录因子，甚至可能与某些临床表型（如预后或疗效）有关。文章中提到的FlowSig算法，完美地解决了这些问题。无论是单细胞转录组测序还是空间组学，都能从中推断出细胞间通信驱动的细胞间流动。这种方法揭示了细胞间信息流动的复杂性，为多种疾病的研究提供了新的视角。具体来说，文章中提到的FGF受体（FGFR1和FGFR3）是输入信号的来源，而GEM模块则是这些信号引起的细胞内变化。这些变化会促使细胞释放一系列配体。以前的研究中并没有包含GEM这个中间过程。总的来说，这篇文章为我们提供了一个全新的研究细胞通讯的框架，让我们能够更深入地理解细胞间的复杂相互作用。

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近年来，单细胞转录组测序技术揭示了肝星状细胞（HSC）具有高度的异质性，提示不同的HSC亚群具有独特的基因表达特征和功能。在「2024年美国肝病研究学会」（AASLD）年会上，首都医科大学附属北京友谊医院尤红教授、杨爱婷副教授团队的一项研究揭示了ECM1高表达HSC亚群在肝纤维化消退中的关键作用，并荣获“大会优秀壁报”殊荣。这一发现不仅深化了我们对肝纤维化发病机制的理解，也为开发新型抗纤维化药物指明了方向。「国际肝病」

博士申请？先定位学校！ 1. 𐟎“ 本科毕业于国内211药学院，GPA为3.0/5，排名大约在150/300，学校给分较为严格。 𐟎“ 研究生就读于日本一所QS排名前150的药学院，GPA全A无排名，非授课型，而是科研型。 𐟓 拥有一篇一作4分的小论文，两篇二作4分的论文，均与生物医学相关，未来计划申请该方向的博士。 𐟔젦ŽŒ握的技能包括常见的分子生物学实验，还有小鼠造模、干细胞培养、高通量药物筛选、小分子与蛋白相互作用检测等，能够使用R语言分析单细胞测序和转录组测序数据。 𐟓š 雅思成绩为6.5，但已过期，计划今年冲刺7.0。 𐟒𜠦𘚥Ž回国在大厂从事研发型工作两年，因硕士在研发岗天花板较低，决定读博。 𐟒𐠥𘌦œ›申请到提供奖学金的学校，博士毕业后计划进入当地医药公司或生物技术公司工作，最终移民。主要考虑加拿大、澳大利亚和德国，但不确定以自己的条件能申请到哪些学校。

ggplot2火山图，解析差异！在之前的分享中，我们已经介绍了如何使用ggplot2绘制火山图，尤其是对于芯片数据、转录组测序数据和单细胞测序数据。火山图是展示表达差异的常见方法之一。今天，我们将介绍如何绘制双曲线火山图，并添加所需的基因标注。整个流程包括差异分析、添加上下调信息、辅助线绘制以及使用ggplot2进行美化。 𐟓Š 图1展示了最终结果，而图2-3提供了详细的代码步骤。图4展示了输入的绘图文件。 𐟔 探索更多：生信分析差异分析转录组转录组测序分析转录组分析火山图火山图热图绘制差异表达火山图单细胞测序分析富集分析及其作图富集分析

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