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单细胞多组学应用

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单细胞多组学应用

发布日期:2021-06-16 作者: 点击:


上次我们聊到了单细胞测序技术,这也是单细胞技术中最重要的应用之一,因为我们生物基础——细胞异质性就体现在细胞所表达的执行功能的RNA和蛋白。而细胞聚类分群分析,是单细胞结果的最基础分析,其分群依据正是能代表细胞功能的marker gene 。


然而,scRNA-seq存在一些天然缺陷,并不是细胞聚类分群的金标准。而scATAC-seq作为单细胞表观研究的重要技术,它的细胞聚类结果却意外比scRNA-seq稳定得多。因此,scRNA-seq + scATAC-seq的单细胞多组学,迅速被广泛采用,连续两年(2018和2019)被不同杂志评为的年度技术。


ATAC-seq是表观研究的一种重要手段,其原理今天不详细介绍,如感兴趣后面我再补充,这里仅简要说明一下。ATAC-seq研究染色质开放性,它主要检测转录调控序列,这些序列所对应的基因,与正发生转录的基因很大程度上重合,所以ATAC-seq也常作为转录组的印证。


scATAC-seq的聚类分析结果比scRNA-seq稳定,有如下解释:RNA转录本波动大,从几个到几千转录本不等,而一些低表达的RNA转录本在单细胞测序会漏掉,而scATAC-seq则直接检测细胞核中的裸露DNA,它是非常稳定的,scATAC-seq的细胞聚类结果也非常稳定,效果比scRNA-seq的好很多。


单细胞多组学正是这两个的结合:取scATAC-seq结果做细胞聚类,取scRNA-seq结果做功能富集分析


一般情况下。我们检测多单细胞多组学需要把单细胞悬液分成2份,一份做scRNA-seq,另一份做scATAC-seq,这样既会浪费样品,结果也可能有偏差。而我们公司选用的10X genomics,它能用一套样品,同时完成scATAC-seq和scRNA-seq检测,即一个细胞样品既得到scRNA-seq数据,又得到scATAT-seq数据

单细胞多组学检测流程与scRNA-seq相同,唯二差别是上样的细胞10X barcode先回顾一下scRNA-seq流程图:


image.png


10X genomics 的单细胞多组学流程与上述scRNA-seq流程的差别,是上图中用红框标记的两个地方:一处是多组学样品是经转座酶处理的细胞核,而不是原生态的细胞或细胞核。还有一处是beads的olligo序列多组学的beads上有两种olligo 序列,一种会结合mRNA,另一种会结合Tn5酶切下的片段,他们带有相同的10Xbarcode标记;而scRNA-seq只用到结合mRNA的olligo序列。

image.png


下面以剑桥大学利用单细胞多组学研究人胎肝、股骨和髋关节的血液分化分子机理的文章为例,简要介绍一下单细胞多组学的研究思路。

文章题目

Integrative Single-Cell RNA-Seq and ATAC-Seq Analysis of Human Developmental Hematopoiesis


发表期刊:Cell Stem Cell (2020年11月)

样本类型:胎儿的肝脏、股骨和髋骨 (n=15)

组学技术:scRNA-seq ,scATAC-seq

科研团队:剑桥大学


主要结果

 取15个胎儿的17-22pcw的胎肝、股骨和髋关节,分别进行单细胞解离,然后进行scRNA-seq和scATAC-seq。

 共获得4504个单细胞,平均每个细胞检测到3600个基因。

 然后进行scRNA-seq和scATAC-seq联合分析,进行细胞聚类分群及推理血细胞的分化轨迹。

image.png

参考资料:

Ranzoni et al., Integrative Single-Cell RNA-Seq and ATAC-Seq Analysis of Human Developmental Hematopoiesis,

Cell Stem Cell (2020)

大家如果对单细胞多组学感兴趣,或需要相关资料,请扫码咨询当地销售经理


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