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    13种单细胞RNA测序方法的比较 @古朵新闻

    发布时间:2020-04-29   点击次数:48次

    单细胞RNA测序(scRNA-seq)是鉴定样本中单个细胞转录组的主流方法。为了确保人们在实验过程中使用zui佳方法,由西班牙国家基因组分析中心(CNAG-CRG)领导的国际研究团队对13种单细胞RNA测序方法开展了性能评估。

    单细胞转录组学开启了一个新时代,让人们能够无偏倚地记录细胞表型。单细胞RNA测序实验在不断扩展,如今每次实验可以分析数千个细胞,从而全面地了解细胞组成。zui近,研究人员正尝试利用单细胞RNA测序来绘制整个细胞谱系、器官甚至生物体的细胞图谱,其中zui引人关注的是人类细胞图谱(HCA)计划。

    然而,人们在开展细胞图谱分析之前也存在一定的担忧。过去,基因组分析缺乏基准测试,这导致实验后期出现了一些问题:不同的研究小组使用了不同的方法,并得出了不同的结果。考虑到这一点,许多致力于单细胞RNA分析的小组决定联合起来评估不同的方法,以确保结果有着良好的重现性。

    研究团队采用13种方法来分析一组精选的细胞。这组细胞一共大约有3,000个,满足四个条件:它包含多种细胞类型;某些细胞非常相似,基因表达只有细微的差异;细胞具有可追踪的标志物;并且包含不同物种的细胞。这组细胞主要是人外周血细胞(60%)和小鼠结肠细胞(30%),但也包含少量HEK293T、NIH3T3和MDCK细胞。

     

    他们评估的单细胞RNA测序方法包括:CEL-Seq2、MARS-Seq、Quartz-Seq2、gmcSCRB-Seq、Smart-Seq2、ddSEQ、ICELL8、C1HT-Small、C1HT-Medium、Chromium、Chromium(sn)、Drop-seq以及inDrop。这些都是耳熟能详的单细胞RNA测序方法。

    研究人员根据检测细胞图谱和标志物表达的精确度来评估这些方法。他们使用了六个关键指标:基因检测、转录特征表达的总体水平、细胞簇的准确性、分类概率、数据整合后的细胞簇准确性以及可混合性。

    通过这些研究,他们发现日本理化学研究所(RIKEN)开发的Quartz-Seq2方法很准确,在基准测试中得分zui高,紧随其后的是CEL-Seq2和Chromium。开发Quartz-seq2的负责人Itoshi Nikaido称:“我们很高兴我们的方法被评为整体zui佳。我们计划进一步改进它,以便人们能够在人类细胞图谱等项目中取得zui佳结果。”

    领导这项研究的西班牙科学家Holger Heyn博士表示:“这些方案表现出明显的性能差异,我们希望这项工作有助于制定标准和指南,从而有助于人类细胞图谱及单细胞研究界生成高质量的数据集。”

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