Phân tích toàn diện và song song về phiên mã của các tế bào đơn lẻ
Tóm tắt
Việc định hình phiên mã của các tế bào đơn lẻ là yếu tố cơ bản để hiểu các hệ thống sinh học phức tạp. Chúng tôi mô tả một hệ thống dựa trên giọt cho phép đếm mRNA 3′ của hàng chục nghìn tế bào đơn lẻ cho mỗi mẫu. Quá trình bao bọc tế bào, với tối đa 8 mẫu cùng một lúc, diễn ra trong khoảng 6 phút, với hiệu suất bắt giữ tế bào khoảng 50%. Để chứng minh hiệu suất kỹ thuật của hệ thống, chúng tôi đã thu thập dữ liệu phiên mã từ khoảng 250.000 tế bào đơn lẻ trên 29 mẫu. Chúng tôi đã xác thực độ nhạy của hệ thống và khả năng phát hiện các quần thể hiếm bằng cách sử dụng các dòng tế bào và RNA tổng hợp. Chúng tôi đã phân tích 68.000 tế bào bạch cầu đơn nhân ngoại vi để chứng minh khả năng của hệ thống trong việc phân loại các quần thể miễn dịch lớn. Cuối cùng, chúng tôi đã sử dụng sự biến đổi trong dữ liệu phiên mã để xác định tính chimerism của chủ thể và người cho ở mức độ tế bào đơn lẻ từ các tế bào đơn nhân tủy xương được tách ra từ các bệnh nhân ghép tạng.
Từ khóa
#phiên mã #tế bào đơn lẻ #mRNA #quần thể miễn dịch #chimerismTài liệu tham khảo
Shalek, A. K. et al. Single-cell transcriptomics reveals bimodality in expression and splicing in immune cells. Nature 498, 236–240 (2013).
Wills, Q. F. et al. Single-cell gene expression analysis reveals genetic associations masked in whole-tissue experiments. Nat. Biotechnol. 31, 748–752 (2013).
Liu, S. & Trapnell, C. Single-Cell Transcriptome Sequencing: Recent Advances and Remaining Challenges Vol. 5 F1000 Research (2016).
Jaitin, D. A. et al. Massively parallel single-cell RNA-seq for marker-free decomposition of tissues into cell types. Science 343, 776–779 (2014).
Pollen, A. A. et al. Low-coverage single-cell mRNA sequencing reveals cellular heterogeneity and activated signaling pathways in developing cerebral cortex. Nat. Biotechnol. 32, 1053–1058 (2014).
Fluidigm. Single-cell whole genome sequencing on the C1 System: a performance evaluation https://www.fluidigm.com/binaries/content/documents/fluidigm/marketing/single-cell-whole-genome-sequencing/single-cell-whole-genome-sequencing/fluidigm%3Afile (2016).
Macosko, E. Z. et al. Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets. Cell 161, 1202–1214 (2015).
Klein, A. M. et al. Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to embryonic stem cells. Cell 161, 1187–1201 (2015).
Soumillon, M., Cacchiarelli, D., Semrau, S., van Oudenaarden, A. & Mikkelsen, T. S. Characterization of directed differentiation by high-throughput single-cell RNA-seq. Preprint at http://biorxiv.org/content/early/2014/03/05/003236 (2016).
Zheng, G. X. et al. Haplotyping germline and cancer genomes with high-throughput linked-read sequencing. Nat. Biotechnol. 34, 303–311 (2016).
Narasimhan, V. M. et al. Health and population effects of rare gene knockouts in adult humans with related parents. Science 352, 474–477 (2016).
Mostovoy, Y. et al. A hybrid approach for de novo human genome sequence assembly and phasing. Nat. Methods 13, 587–590 (2016).
Hindson, B. J. et al. High-throughput droplet digital PCR system for absolute quantitation of DNA copy number. Anal. Chem. 83, 8604–8610 (2011).
Brennecke, P. et al. Accounting for technical noise in single-cell RNA-seq experiments. Nat. Methods 10, 1093–1095 (2013).
van der Maaten, L. J. P. & Hinton, G. E Visualizing high-dimensional data using t-SNE. J. Mach. Learn. Res. 9, 2579–2605 (2008).
Stem Cell Technologies. Frequencies of cell types in human peripheral blood. Available at: http://www.stemcell.com/media/files/wallchart/WA10006-Frequencies_Cell%20Types_Human_Peripheral_Blood.pdf (2016).
Borrego, F., Masilamani, M., Marusina, A. I., Tang, X. & Coligan, J. E The CD94/NKG2 family of receptors: from molecules and cells to clinical relevance. Immunol. Res. 35, 263–278 (2006).
Schiopu, A. & Cotoi, O. S S100A8 and S100A9: DAMPs at the crossroads between innate immunity, traditional risk factors, and cardiovascular disease. Mediat. Inflamm. 2013, 828354 (2013).
Turman, M. A., Yabe, T., McSherry, C., Bach, F. H. & Houchins, J. P Characterization of a novel gene (NKG7) on human chromosome 19 that is expressed in natural killer cells and T cells. Hum. Immunol. 36, 34–40 (1993).
Ronchetti, S. et al. Glucocorticoid-induced tumour necrosis factor receptor-related protein: a key marker of functional regulatory T cells. J. Immunol. Res. 2015, 171520 (2015).
Lin, Y. Y. et al. Transcriptional regulator Id2 is required for the CD4 T cell immune response in the development of experimental autoimmune encephalomyelitis. J. Immunol. 189, 1400–1405 (2012).
Greer, A. M. et al. Serum IgE clearance is facilitated by human FcepsilonRI internalization. J. Clin. Invest. 124, 1187–1198 (2014).
Harman, A. N. et al. Identification of lineage relationships and novel markers of blood and skin human dendritic cells. J. Immunol. 190, 66–79 (2013).
Seattle Cancer Care Alliance. Chimerism testing/engraftment analysis. http://www.seattlecca.org/healthcare-professionals/clinical-labs/clinical-immunogenetics-laboratory/chimerism-testing (2016).
Patel, A. P. et al. Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma. Science 344, 1396–1401 (2014).
Tirosh, I. et al. Dissecting the multicellular ecosystem of metastatic melanoma by single-cell RNA-seq. Science 352, 189–196 (2016).
Lee, M. C. et al. Single-cell analyses of transcriptional heterogeneity during drug tolerance transition in cancer cells by RNA sequencing. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 111, E4726–E4735 (2014).
Kim, K. T. et al. Single-cell mRNA sequencing identifies subclonal heterogeneity in anti-cancer drug responses of lung adenocarcinoma cells. Genome Biol. 16, 127 (2015).
Vardiman, J. W. et al. The 2008 revision of the World Health Organization (WHO) classification of myeloid neoplasms and acute leukemia: rationale and important changes. Blood 114, 937–951 (2009).
Zhong, J. F. et al. A microfluidic processor for gene expression profiling of single human embryonic stem cells. Lab Chip 8, 68–74 (2008).
Garrison, E. & Marth, G. Haplotype-based variant detection from short-read sequencing. Preprint at https://arxiv.org/abs/1207.3907 (2012).
van der Maaten, L. Barnes-Hut-SNE Preprint at arXiv:1301.3342 [cs.LG] (2013).
Stephens, M. Dealing with label switching in mixture models. J. R. Stat. Soc. Ser. B 62, 795–809 (2000).
Liu, Q. et al. Significance of CD71 expression by flow cytometry in diagnosis of acute leukemia. Leuk. Lymphoma 55, 892–898 (2014).
Novershtern, N. et al. Densely interconnected transcriptional circuits control cell states in human hematopoiesis. Cell 144, 296–309 (2011).
Bonora, M. et al. Molecular mechanisms of cell death: central implication of ATP synthase in mitochondrial permeability transition. Oncogene 34, 1475–1486 (2015).