去年，Broad研究所的研究人員在《Science》上發(fā)表了一種稱為sNuc-Seq的單核RNA測序方法。這種方法讓人們能夠研究那些難以分離的單細胞中的基因表達譜。如今，Broad研究所領導的團隊克服了sNuc-Seq應用的一大障礙：規(guī)模。
8月28日，研究人員在《Nature Methods》上發(fā)表了他們的成果。通訊作者是Broad研究所的兩位牛人科學家：張鋒(Feng Zhang)和Aviv Regev。這種稱為DroNc-Seq的單細胞表達譜分析技術混合了sNuc-Seq和微流體，能夠對結構復雜組織的基因表達進行大規(guī)模的并行測定。
對于大腦等復雜組織而言，單細胞研究有著獨特的吸引力。然而，在研究神經元及其他細胞的基因表達時，研究人員總是覺得困難重重。這是因為分離細胞的過程會影響RNA含量，也不能準確地反映細胞類型的真實比例。此外，這些過程也不適用于冷凍保存的組織。sNuc-Seq則利用從細胞中提取出的單個細胞核作為起始材料，成功繞過這些問題。
不過，sNuc-Seq是一種低通量的技術，它利用96孔或384孔板來采集和運行樣本。為了實現(xiàn)更高效的研究，Broad研究所的團隊希望將研究規(guī)模擴大，每次能夠研究數千個細胞核。于是，他們轉向了微流體。
研究人員受到了Drop-Seq方法的啟發(fā)。這是一種單細胞RNA-Seq技術，由哈佛醫(yī)學院的研究人員開發(fā)。它將單細胞與帶有DNA條碼的微珠一起包裹在微滴中，以便大大加速表達譜分析實驗，同時降低成本；他們開發(fā)出DroNc-Seq方法。
為了檢驗新方法的準確性以及速度，研究人員利用DroNc-Seq對小鼠細胞系和腦組織進行分析，并與Drop-Seq、sNuc-Seq以及其他較低通量的單細胞RNA-Seq方法進行比較。結果顯示了靈敏、高效且無偏向的細胞分類。
同時，他們還將新方法應用于GTEx(Genotype-Tissue Expression)項目收集的人類組織上。他們發(fā)現(xiàn)，它可以鑒定神經元、神經膠質細胞及大腦中其他細胞類型有的表達特征，還可以區(qū)分關系相近的細胞亞型。
總的來說，DroNc-Seq是一種可靠且靈敏的單細胞測序方法，將為人類細胞圖譜(cell atlas)的成功繪制鋪平道路。
