单细胞转录组测序3种技术方法

单细胞基因组测序目前主要有两种扩增方法:MALBAC方法及MDA方法,而单细胞转录组目前主要有三种方法:SMART扩增技术、10×genomics技术及Andeplete技术。今天主要和大家比较下单细胞转录组测序的三种常用方法。

一、SMART扩增技术:

SMART技术的出现是一个新的里程碑。这个称作SwitchingMechanismAt5’endoftheRNATranscript(SMART),原理实际上非常简单:在合成cDNA的反应中事先加入的3’末端带Oligo(dG)的SMART引物,由于逆转录酶以mRNA为模板合成cDNA,在到达mRNA的5’末端时碰到真核mRNA特有的“帽子结构”,即甲基化的G时会连续在合成的cDNA末端加上几个(dC),SMART引物的Oligo(dG)与合成cDNA末端突出的几个C配对后形成cDNA的延伸模板,逆转录酶会自动转换模板,以SMART引物作为延伸模板继续延伸cDNA单链直到引物的末端,这样得到的所有cDNA单链的一端有含Oligo(dT)的起始引物序列,另一端有已知的SMART引物序列,合成第二链后可以利用通用引物进行扩增。由于有5’帽子结构的mRNA才能利用这个反应得到能扩增的cDNA,因此扩增得到的cDNA就是全长cDNA。

这个专利的方法是利用逆转录酶内源的末端转移酶活性,只要单管,一步即可完成,不需要额外的cDNA抽提纯化或者沉淀,或者额外的酶反应,只需要少至25ng的mRNA或者50ng的TotalRNA就可以得到高质量、高产量的cDNA库,更重要的是得到的cDNA能够代表原有样品中的mRNA的丰度,可以应用于直接扩增基因、构建cDNA文库、已知序列钓全长cDNA(RACE),和用于芯片检测的cDNA探针的扩增等。

通过SMART技术得到的主要是mRNA信息,LncRNA信息大部分会丢失,SMART技术对于RNA的质量要求较高,如果RNA出现降解会导致mRNA5’端信息丢失。通用引物技术能保证扩增的均一性,但PCR引入的突变不能够分析出来。

二、10×genomics技术:

作为单细胞测序的另一个重要里程碑,10xgenomic公司于2016年2月推出10xChromiumSingleCellGeneExpressionSolution,此平台整合了仪器、试剂盒和信息学软件,能全面对接illumina测序仪,因此可实现大量大细胞的快速高效标记、测序和分析,获得单细胞水平的基因表达谱和差异情况,并通过对复杂细胞群体进行深入细致分析,绘制大规模单细胞表达图谱。

介绍10XGenomics技术流程前,首先介绍Gelbead(凝胶磁珠)。Gelbead由凝胶珠和磁珠上的一段引物构成,首先在凝胶微珠上种上特定的DNA片段,DNA片段由三部分组成:Barcode、UMI、PolyT组成。Barcode是16个碱基的长度。一共有400万种Barcode,一个微珠是对应于一种Barcode,通过这400万种Barcode,可以把凝胶微珠给区分开。UMI是一段随机序列,也就是说每一个DNA分子,都有自己的UMI序列。10个碱基长的UMI,有100万种序列的变化(4^10=1,048,576),UMI的作用是为了区分哪些哪些reads是来自于一个原始cDNA分子,区分基因片段重复还是duplication及区分是真实的SNP位点还是PCR产生的突变。

通过10×genomics仪器将单个细胞与单个凝胶微珠通过油相混在一起,形成油包水的小微滴,接下来把细胞膜破掉,让细胞当中的mRNA游离出来。游离出来的mRNA与小液滴中的水相混合,也就是和逆转录酶、结合在凝胶微珠上的核酸引物、以及dNTP底物相接触。

接着,发生逆转录反应。mRNA与凝胶微珠上带标签的DNA分子相结合,在逆转录酶的作用下,逆转录出cDNA来。把这个乳浊液当中所有的水相抽出来,也就是把所有带了标签的cDNA分子都抽出来,再把这些cDNA分子都加上接头,经过PCR扩增,做成illumina的测序文库,放到Illumina的测序仪上进行测序。测序完成之后,进行数据分析。

10×genomics技术一次可以同时得到大量大细胞数据,但只能得到mRNA信息,LncRNA大部分信息丢失,UMI技术能很好去除认为分析引入duplication及PCR引入SNP位点。同样对RNA质量要求高,降解同样会引起5’端信息丢失。

三、Anydeplete技术

Anydeplete技术首先通过随机引物进行一链合成,一链合成引入核苷酸类似物,用于酶切打断,二链合成同样引入核苷酸类似物用于保证链特异性。然后两端加上接头,接头一条链也带有核苷酸类似物,用于酶切降解。当形成单链文库后,设计特异性引物与rRNA形成文库结合,一轮退火延伸,rRNA文库形成双链结构。Reverseadaptor上带有特异的酶切位点,当形成双链结构酶切位点被识别,切去接头,这样rRNA形成的文库不带有完整的接头,而其他文库带有完整接头,通过PCR扩增富积既能得到想要的信息,包含mRNA及LncRNA信息。同样Anydeplete技术与10×genomics技术一样,包含分子标签,可分析duplication及PCR产生突变位点。

Anydeplete技术能够用于降解性样本,保证5’端及3’端信息的完整,能同时得到mRNA及LncRNA信息,如果只希望得到mRNA信息,Anydeplete技术则会引起一部分数据浪费。

应用和优势对比:

SMART技术可用于单细胞mRNA测序,对RNA质量要求高,RNA降解会引起5’端信息丢失,没有分子标签功能。

10×genomics技术可用于单细胞mRNA测序,对RNA质量要求高,RNA降解会引起5’端信息丢失,有分子标签功能。

Anydeplete技术可用于单细胞mRNA及LncRNA测序,对RNA质量要求不高,可用于降解性样本测序,有分子标签功能。

THE END
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2.单细胞barcode和umi的作用单细胞umi本文详细介绍了单细胞测序中GelBeads上的特殊序列,包括16nt的Barcode用于标记细胞,确保同一细胞的所有基因序列带有相同标识;12nt的UMI则用于绝对定量,解决mRNA扩增效率差异导致的误差。通过Barcode和UMI,可以准确追踪并量化每个细胞的基因表达情况。 摘要由CSDN通过智能技术生成 https://blog.csdn.net/weixin_47707171/article/details/120173160
3.哈佛大学单细胞课程笔记汇总(四)51CTO博客什么是doublets?简单的说就是两个细胞混在一起,可能发生在细胞捕获过程中,并且可能会误导认为是两种细胞类型的过渡态(transitory states),所以应该去除(单细胞预测Doublets软件包汇总-过渡态细胞是真的吗?)。 我们为什么不检查doublets呢?许多的工作流程都是通过设置UMI或genes的最大阈值进行的,其原理为大量的reads或基https://blog.51cto.com/u_16077014/6240505
4.早期前列腺癌的检测用标志物蛋白分子检测方法及应用与流程4.10xgenomics平台首先利用微流控技术分选单个细胞,然后将带有barcode和引物的凝胶珠以及单个细胞包裹在油滴中;在油滴中凝胶珠溶解释放反转录oligo,细胞裂解释放mrna,通过smart法获得用于测序的带barcode的cdna;液体油层破坏后,cdna进行后续文库构建,使用illumina测序平台检测,即可一次性获得大量单细胞的基因表达数据,10min内http://mip.xjishu.com/zhuanli/27/202211476403.html
5.UMIATACseq数据分析及植物单细胞ATACseq技术的探索为了能更深入地研究植物的生长发育过程,重塑细胞发育轨迹,亟待建立适用于植物领域中的单细胞ATAC-seq高通量实验平台。本研究以水稻(Oryza sativa L.)幼穗为实验材料,在普通ATAC-seq实验过程中引入了独特分子标签并设计了独特的Tn5接头,经优化的染色质可及性测序方法命名为UMI-ATAC-seq(Unique Molecular Identifiers,https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10504-1021883541.htm
6.cfDNA(带UMI标签的fq数据WES)的生信处理call突变流程单细胞测序的步骤中增加了 UMI(unique molecular identifiers),UMIs 是由 4-10 个随机核苷酸组成的序列,在 mRNA 反转录后,进入到文库中,每一个 mRNA,随机连上一个 UMI,因此可以计数不同的 UMI,最终计数 mRNA 的数量。 10X genomics单细胞测序通过Barcode来标记细胞,UMI 来标记转录本,这样与参考基因比对后就可以https://www.jianshu.com/p/0e6520bdd1df
7.单细胞测序平台—上海普迈福药物研究开发有限公司烈冰普迈福单细胞测序平台,同时拥有行业认可的10x Genomics单细胞平台,以及拥有单细胞UMI技术和单细胞蛋白质组测序专利的BDRhapsody平台。可以同时开展单细胞转录组测序以及单细胞蛋白质组测序,通过蛋白质表达这一終产物的表达校正,使得细胞分类精度上升一个台阶。 http://pmfbiotech.com/sales.aspx?id=15
8.为了一篇单细胞文章,有必要把自己培养成生信工程师吗?这是一个被反复讨论的问题,单细胞测序技术已经成为研究细胞异质性和复杂生物问题的强大工具。然而,随着数据的激增和复杂度的增加,数据分析成为研究的关键步骤,需要研究人员在这个过程中付出极大的精力与学习成本。在正式学习单细胞数据分析前,首先需要进行R语言(R语言基础学习手册)、Python(生信Python速查手册)、Linux(十https://www.bilibili.com/opus/1011378868828766208
9.单细胞转录组测序–纯迅生物GEMs形成后,细胞在其中裂解,释放出mRNA,凝胶珠自动溶解释放大量barcode序列,利用PloyT引物捕获液滴中的mRNA。随后mRNA逆转录产生带有Barcode和UMI信息的cDNA,构建标准测序文库。 2.1 单细胞悬液制备 新鲜组织样本需要消化成单细胞悬液,对于培养的细胞或已经处于悬浮状态的细胞,需要对细胞洗涤以去除培养基。在进行单细胞https://www.chunxunbio.com/?page_id=153
10.Science单细胞转录代谢标记揭示mRNA降解策略Science | 单细胞转录代谢标记揭示mRNA降解策略 近日,荷兰科学家Alexander van Oudenaarden在Science发表文章Sequencing metabolically labeled transcripts in single cells reveals mRNA turnover strategies,将代谢标记和单细胞测序相结合,测定了异质细胞群体的mRNA合成与降解速率。http://www.mebis.cn/kexuexinwen/208.html
11.深入浅出解读单细胞转录组测序技术路线细胞标记是利用十多个碱基的核苷酸序列作为标签(Barcode),在单细胞微反应体系的逆转录过程中进行标记,同一个细胞内的所有转录本标记上相同的Barcode,这样在后续建库时能够混合操作,在数据分析层面也能够达到区分单细胞表达谱数据的目的,如STRT-seq[5]、CEL-seq[6]等。随着技术的升级,后来又引入了单细胞转录本UMI(http://m.yunbios.net/cn/h-nd-840.html
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13.单细胞umi过滤阈值通过UMI过滤,可以减少测序偏差的影响,提高基因表达的准确性。 UMI过滤的阈值是根据UMI的数量来确定的。一般来说,UMI的数量越多,表示该RNA分子在细胞中的表达水平越高。因此,通过设置一个合适的UMI过滤阈值,可以筛选出高质量的单细胞转录组数据,提高后续分析的准确性和可靠性。 UMI过滤的阈值选择要根据具体实验的目的https://wenku.baidu.com/view/9377739682c758f5f61fb7360b4c2e3f5627254f.html
14.温和细胞分选,开启单细胞测序成功的第一步!企业动态2. 经由MQ Tyto分选,每个单细胞可捕获更多的mRNA数量(UMI),获得更多可分析的基因数(Genes);显示MQ Tyto保留了细胞的完整性。 质控图 3.传统液滴式流式(Droplet cell sorter)细胞分选后细胞应激基因表现明显上调。这主要是来自于细胞分选操作过程中所受到的外力刺激,而非原始组织环境细胞的真实表现。 https://www.biomart.cn/news/16/2930094.htm
15.公开课10xGenomics单细胞转录组测序全流程详解与实验设计10x Genomics Chromium系统通过每个微反应体系中含有的特定DNA标记序列(10x barcode和UMI )区分不同单细胞和转录本,可实现单细胞分辨率上的各类测序。近年来,基于10x 单细胞测序的高分文章发表数量逐年递增,且平均影响力因子超15分!真可谓是高分文章发表利器。 http://www.gene99.com/newsActDetail/3-1358.html
16.singlecell单细胞测序分析教程PublicLibraryofpolyA尾大约15nt(一般保守的内源mRNA的polyA尾有250nt)。用它是为了更好地估计和消除单细胞测序文库的系统误差(除此以外,还有一种UMI在10X中常用)。ERCC应该在样本解离后、建库前完成添加。 # grepl返回逻辑值 isSpike(sce,"ERCC")<-grepl("^ERCC",rownames(sce))https://www.plob.org/article/20855.html
17.盘点丨单细胞测序平台大集合!各自都具备何种优势?? 靶向定制通道,选定特定基因组合,提高UMI计数效率,罕见转录本检测阈值更低; ? 引入单细胞测序金标准,BD分子标签,降低非特异性表达; ? 完整cDNA可在磁珠微球结构保存长达16周,随用随取; ? 单次实验AbSeq kit通过独特的抗体标记方法,既可以提高样品通量(最多12个样本同时建库,可等分,可随机组合),又可http://www.singleseq.com/nd.jsp?id=1922
18.FLUIDIGMC1TM全自动单细胞制备系统(60页)C1TM单细胞制备系统原理及技术优势 ? 多功能平台——全方位的单细胞组学解决方案 ? RNA Seq ? STA ? DNA Seq ? Epigenetics ? Cell Dosing ? C1TM Open App模块 ? 国内外C1应用文献概况 基于SmartSeq的单细胞cDNA样本制备方案 SMARTer? (Clontech) 引物分子标签UMI (unique molecular https://max.book118.com/html/2019/1128/8073137110002065.shtm