scRNA-seq与 bulk RNA-seq技术比较综述

单细胞RNA-seq分析 一、单细胞single cell RNA-seq简介 1、Bulk RNA-seq(大量RNA-seq) Measures the average expression level for each gene across a large population of input cells Useful for quantifying expression signatures from ens... 阅读详情
AI摘要

本文对scRNA-seq与bulk RNA-seq技术进行了比较。scRNA-seq可在单细胞水平揭示基因表达,应用广泛,但成本高、分析复杂。bulk RNA-seq成本低、分析快,但掩盖细胞异质性。还介绍了scRNA-seq细胞分离技术、测序技术分类、数据分析挑战及优化措施,以及与snRNA-seq的对比。

1. scRNA-seq技术发展

在过去十多年,高通量测序技术广泛应用于生物和医学领域,转录组测序(RNA-seq)用于测定物种基因或转录本表达,但传统基于群体细胞的转录组测序技术(bulk RNA-seq)掩盖了细胞间表达异质性(cellular heterogeneity)。近年来,单细胞转录组测序(scRNA-seq)技术蓬勃发展,可在单细胞水平揭示全基因组基因表达情况,利于研究细胞间表达异质性,目前已广泛应用于多种物种组织和细胞系。

单细胞转录组测序技术的发展史(Svensson et al. NATURE PROTOCOLS, 2018):
单细胞转录组测序技术的发展史

2. scRNA-seq 的应用

  1. 探索组织中的细胞类型:确定组织中存在哪些细胞类型。
  2. 识别未知 / 罕见细胞类型或状态:发现新的或稀少的细胞类型及其状态。
  3. 阐明分化过程或跨时间 / 状态的基因表达变化:了解细胞分化等过程中基因表达的动态改变。
  4. 识别条件间特定细胞类型中差异表达的基因:如在不同处理或疾病状态下,特定细胞类型中基因表达的差异。
  5. 结合空间、调控和 / 或蛋白质信息探索细胞类型的表达变化:综合多方面信息研究细胞表达变化。

3. scRNA-seq与 bulk RNA-seq 比较

3

单细胞RNA-seq简介 基于标签的协议的一个缺点是,仅限于转录本的一端,它降低了我们将读数与转录本明确对齐的能力,并且难以区分不同的亚型(Archer et al. 2016)。提供最高的通量,是当今最流行的方法。,例如 Fluidigm 的 C1,提供了一个更加集成的系统,用于捕获细胞和进行文库制备所需的反应。例如,发现新的或稀有的细胞类型,识别健康/患病组织之间的差异细胞组成或了解发育过程中的细胞分化。然而,使用bulk RNA-seq,我们只能估计细胞群中每个基因的平均表达水平,而不考虑该样本中各个细胞的基因表达的异质性。 阅读详情

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