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13種單細胞RNA測序方法的比較 @遠慕新聞
點擊次數:881 更新時間:2020-04-29

單細胞RNA測序(scRNA-seq)是鑒定樣本中單個細胞轉錄組的主流方法。為了確保人們在實驗過程中使用*方法,由西班牙國家基因組分析中心(CNAG-CRG)領導的研究團隊對13種單細胞RNA測序方法開展了性能評估。

單細胞轉錄組學開啟了一個新時代,讓人們能夠無偏倚地記錄細胞表型。單細胞RNA測序實驗在不斷擴展,如今每次實驗可以分析數千個細胞,從而全面地了解細胞組成。zui近,研究人員正嘗試利用單細胞RNA測序來繪制整個細胞譜系、器官甚至生物體的細胞圖譜,其中zui引人關注的是人類細胞圖譜(HCA)計劃。

然而,人們在開展細胞圖譜分析之前也存在一定的擔憂。過去,基因組分析缺乏基準測試,這導致實驗后期出現了一些問題:不同的研究小組使用了不同的方法,并得出了不同的結果。考慮到這一點,許多致力于單細胞RNA分析的小組決定聯合起來評估不同的方法,以確保結果有著良好的重現性。

研究團隊采用13種方法來分析一組精選的細胞。這組細胞一共大約有3,000個,滿足四個條件:它包含多種細胞類型;某些細胞非常相似,基因表達只有細微的差異;細胞具有可追蹤的標志物;并且包含不同物種的細胞。這組細胞主要是人外周血細胞(60%)和小鼠結腸細胞(30%),但也包含少量HEK293T、NIH3T3和MDCK細胞。

 

他們評估的單細胞RNA測序方法包括:CEL-Seq2、MARS-Seq、Quartz-Seq2、gmcSCRB-Seq、Smart-Seq2、ddSEQ、ICELL8、C1HT-Small、C1HT-Medium、Chromium、Chromium(sn)、Drop-seq以及inDrop。這些都是耳熟能詳的單細胞RNA測序方法。

研究人員根據檢測細胞圖譜和標志物表達的精確度來評估這些方法。他們使用了六個關鍵指標:基因檢測、轉錄特征表達的總體水平、細胞簇的準確性、分類概率、數據整合后的細胞簇準確性以及可混合性。

通過這些研究,他們發現日本理化學研究所(RIKEN)開發的Quartz-Seq2方法很準確,在基準測試中得分zui高,緊隨其后的是CEL-Seq2和Chromium。開發Quartz-seq2的負責人Itoshi Nikaido稱:“我們很高興我們的方法被評為整體*。我們計劃進一步改進它,以便人們能夠在人類細胞圖譜等項目中取得*結果。”

領導這項研究的西班牙科學家Holger Heyn博士表示:“這些方案表現出明顯的性能差異,我們希望這項工作有助于制定標準和指南,從而有助于人類細胞圖譜及單細胞研究界生成高質量的數據集。”

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