技术简介

单细胞水平的高通量基因表达谱分析

对复杂细胞群体深入分析，表征单个细胞的表达谱。

可同时检测CRISPR干扰、细胞表面蛋白，

避免单个细胞的异质性生物学信息被大量细胞的均质化掩盖。

10x 助力大规模单细胞转录组测序

Single Cell Gene Expression 和 Cell Surface Proteins技术联合

与BioLegend TotalSeq™-抗体试剂联合使用：

>>>需用BioLegend TotalSeq™-抗体孵育单细胞悬液

>>>依托10x Genomics ChromiumTM系统构建GEM

>>>通过10x Gel Bead的Capture Sequence直接捕获细胞表面蛋白信息

利用抗体相关联的Feature Barcode（细胞表面蛋白偶联寡核苷酸）鉴定细胞表面蛋白

联合优势

>>>测量细胞表面蛋白标记物、剪接亚型和翻译后修饰，以识别细胞类型和状态，并检测罕见的细胞类型

>>>检测RNA水平难以测量的标记物

>>>评估mRNA和蛋白表达谱的差异

>>>与单独的转录组测量相比，获得更详细的细胞表型特征

应用方向

癌症

>>>研究癌症的发病途径和其他复杂的生物系统

>>>识别不同类型癌症的生物标志物

>>>基于蛋白质和/或转录本的癌症药物开发

>>>更全面的肿瘤微环境分析

免疫学

>>>研究受体、细胞、应答细胞数量水平上的机制

>>>研究淋巴细胞与靶细胞之间的动态相互作用

>>>T细胞基因工程和基于TCR的融合蛋白筛选

>>>开发有效的接种疫苗 (抗体筛选)

神经科学与传染病

>>>发现罕见的细胞类型和新的生物标记

>>>更完整的通路和细胞信号分析

人体细胞图谱/组织编目

>>>增强组织和器官的表型

>>>构建更完整的框架以更好地了解疾病状态

技术优势

1）不需要微量扩增，降低假阳性率；

2）真正的单细胞水平测序，Doublet rate：0.9%/1 000个细胞；

3）灵活的获取量，可一次性对100～80 000个细胞建库，提高效率；

4）7分钟之内即可完成单细胞体系制备，捕获效率高达65％；

5）广泛的研究应用领域，超短的项目周期。

应用领域

肿瘤（微环境、耐药、免疫等）    

细胞异质性研究                     新型细胞发现

发育及分化                        免疫反应

构建细胞图谱                 定点编辑基因的细胞水平研究

样品准备

1）细胞类型：生殖细胞、胚胎细胞、神经细胞、免疫细胞、肿瘤细胞、干细胞、其他原代细胞；

2）细胞状态：细胞直径<40 μm；细胞活性>90%；细胞浓度5×105~1.2×106/ml；不含Ca2+和Mg2+。

3）细胞数目：上门提取：≥ 1×105 cells/sample。

数据分析

应用案例

1. 肿瘤异质性：脑胶质瘤、黑色素瘤、乳腺癌、前列腺癌等。

研究人员通过单细胞转录组测序分析的方法，在移植瘤或正常人心脏中活性血管生成期间，研究小鼠内皮细胞及其他基质细胞的异质性。他们将肿瘤内皮细胞分为三个亚群，还对其他肿瘤基质细胞进行了表型分类，发现肿瘤相关成纤维细胞（TAF）通过上调缺氧相关基因并产生与血管生成有关的分泌因子来对抗血管生成药物治疗作出反应。总体而言，此研究更好地定义了肿瘤内皮细胞和其他基质细胞的异质性，揭示了VEGF和Dll4-Notch在指定肿瘤内皮表型中的作用，突出了基质细胞对抗血管生成治疗的反应。（Cancer Res; 78(9); 2370–82.）

心脏中的细胞群和内皮细胞亚群

2. 胚胎发育：胚胎干细胞分化、植入前胚胎筛查。

皮层中间神经元的多种亚群在高阶脑功能中起着至关重要的作用。为研究如何产生这种多样性，研究人员选择单细胞RNA测序来描绘沿着发育时间收集到的小鼠细胞的转录表达情况。通过整合不同发育时间点的数据集，确定了成人中间神经元及其前体之间转录组异质性的共同来源，并揭示了主要中间神经元亚型的胚胎发生。（Nature. 2018 Mar 22; 555(7697): 457-462.）

3. 细胞图谱

心脏纤维素的形成，对于理解心脏发育和正常器官功能以及制定对抗心脏病的治疗策略必不可少。研究人员使用单细胞RNA测序对小鼠非心肌细胞的单细胞转录谱进行了全面的分析，揭示了心脏纤维素的多样性及广泛的细胞间通讯网络。研究重塑了作者对心脏细胞组成的理解，并强调了非心肌细胞类型的重要作用。（Cell Rep. 2018 Jan 16; 22(3): 600-610.）