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單細(xì)胞RNA測(cè)序 vs. 單細(xì)胞核RNA測(cè)序,如何選擇?
[ 發(fā)布日期:2024-1-3 8:45:10    閱讀次數(shù):305 ]

在閱讀文獻(xiàn)時(shí),我們經(jīng)常會(huì)看到有些課題組使用了單細(xì)胞RNA測(cè)序(scRNA-seq),有些則使用了單細(xì)胞核RNA測(cè)序(snRNA-seq)。一字之差,似乎也暗藏玄機(jī)。盡管這兩種技術(shù)的原理相似,但它們各有優(yōu)勢(shì),因此適合不同的應(yīng)用。本文討論了scRNA-seq和snRNA-seq的各個(gè)方面,也介紹了如何為您的研究選擇合適的方法。

scRNA-seq和snRNA-seq有何區(qū)別?

這兩種技術(shù)的主要區(qū)別在于它們的樣本制備方法。在開(kāi)展scRNA-seq分析時(shí),您需要分離整個(gè)細(xì)胞,這樣才能捕獲和分析細(xì)胞內(nèi)的RNA。與此不同,snRNA-seq只需分離出細(xì)胞核,重點(diǎn)是捕獲和分析細(xì)胞核內(nèi)的RNA。

Bio-Techne的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用科學(xué)家Alberim Kurtishi博士解釋說(shuō),盡管存在差異,但scRNA-seq和snRNA-seq在測(cè)序時(shí)覆蓋的基因數(shù)量不相上下。不過(guò),他也指出,在某些情況下這兩種方法各有優(yōu)勢(shì)。

snRNA-seq

Kurtishi指出,snRNA-seq是一種高效的方法,可以高通量地分析特定組織內(nèi)的數(shù)千個(gè)轉(zhuǎn)錄組。這項(xiàng)技術(shù)也為研究人員帶來(lái)了靈活性,可以使用新鮮、冷凍或固定的組織樣本。此外,snRNA-seq還能適應(yīng)更廣泛的組織類型,并在復(fù)雜的情景下提供強(qiáng)大的性能。

之前的研究表明,snRNA-seq能夠有效分析復(fù)雜的細(xì)胞類型,包括腎細(xì)胞1、心臟細(xì)胞2和神經(jīng)元3。它的另一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)在于細(xì)胞的應(yīng)激反應(yīng)。與scRNA-seq相比,snRNA-seq誘導(dǎo)應(yīng)激反應(yīng)的發(fā)生率更低。這可以大大改善測(cè)序數(shù)據(jù)的解釋。

Kurtishi還強(qiáng)調(diào),snRNA-seq能夠有效分析稀有細(xì)胞以及以往難以分析的多種細(xì)胞。在腫瘤研究等敏感的研究領(lǐng)域,這種差別尤為重要。他指出,scRNA-seq在嘗試分離稀有的腫瘤細(xì)胞時(shí)可能會(huì)遇到挑戰(zhàn),但snRNA-seq已被證明可從腫瘤中捕獲多種細(xì)胞類型。

snRNA-seq的一個(gè)主要局限是無(wú)法對(duì)細(xì)胞質(zhì)DNA進(jìn)行測(cè)序,因?yàn)樗荒苁占头治黾?xì)胞核轉(zhuǎn)錄本。由于某些轉(zhuǎn)錄本在細(xì)胞核中的豐度較低,因此它們不大適合用snRNA-seq進(jìn)行分析4。

scRNA-seq

就目前來(lái)說(shuō),scRNA-seq仍是研究細(xì)胞異質(zhì)性時(shí)最常用的工具,有許多技術(shù)和流程是圍繞它來(lái)設(shè)計(jì)的。這種方法能夠?qū)?xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核轉(zhuǎn)錄本進(jìn)行測(cè)序,讓研究人員更全面了解轉(zhuǎn)錄組。此外,scRNA-seq的通量更高,可擴(kuò)展性更好。Kurtishi還指出,scRNA-seq對(duì)新鮮解離組織或細(xì)胞懸液特別有效。

盡管許多組織類型都適合scRNA-seq流程,但某些組織或特定條件可能不兼容。scRNA-seq的另一個(gè)缺點(diǎn)是細(xì)胞解離過(guò)程可能比較繁瑣和困難,通常涉及到復(fù)雜的操作,需要長(zhǎng)時(shí)間的孵育。這種解離過(guò)程可能會(huì)因細(xì)胞應(yīng)激而產(chǎn)生偏倚。此外,人們還觀察到,scRNA-seq會(huì)偏向某些細(xì)胞類型,比如免疫細(xì)胞,從而使結(jié)果出現(xiàn)偏差5。

需要注意的問(wèn)題

在使用scRNA-seq和snRNA-seq方法時(shí),將組織解離為單細(xì)胞或單細(xì)胞核都頗具挑戰(zhàn)性。這一過(guò)程可能很耗時(shí),而且需要精心準(zhǔn)備多種試劑。Kurtishi建議研究人員在制備單細(xì)胞文庫(kù)之前控制好細(xì)胞或細(xì)胞核在冰上的時(shí)間,因?yàn)殚L(zhǎng)時(shí)間放置可能會(huì)影響結(jié)果質(zhì)量。他還建議準(zhǔn)備好足夠的組織,因?yàn)橛袝r(shí)候需要第二輪解離才能獲得理想的樣本。

在比較scRNA-seq和snRNA-seq的數(shù)據(jù)質(zhì)量和分辨率時(shí),Kurtishi指出,就回收的細(xì)胞數(shù)量和篩選的基因而言,這兩種方法產(chǎn)生的結(jié)果非常相似。不過(guò)在將這些技術(shù)用于同一樣本時(shí),差異就出現(xiàn)了。它們往往會(huì)捕獲不同類型的細(xì)胞。多項(xiàng)研究都強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn),它們采用這兩種方法對(duì)相同的組織進(jìn)行分析,結(jié)果顯示回收了不同的細(xì)胞亞群5,6。

最新的技術(shù)進(jìn)展

近年來(lái),兩種方法都取得了重大進(jìn)展,大大擴(kuò)展了它們的應(yīng)用范圍。Kurtishi解釋說(shuō),對(duì)于一些具有挑戰(zhàn)性的樣本,snRNA-seq取得了較好的效果,實(shí)現(xiàn)了高效的樣本處理。他特別指出,由于死后大腦樣本得到了成功解離,神經(jīng)元研究也有了改進(jìn)。

Kurtishi強(qiáng)調(diào)的另一個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用是2020年的一項(xiàng)研究,德國(guó)科學(xué)家成功利用snRNA-seq對(duì)整個(gè)哺乳動(dòng)物心臟進(jìn)行了測(cè)序2。由于心臟組織很難解離成單細(xì)胞而不造成損傷,這項(xiàng)任務(wù)很難由scRNA-seq來(lái)完成。

結(jié)語(yǔ)

在選擇單細(xì)胞分析的方法時(shí),了解scRNA-seq與snRNA-seq之間的細(xì)微差別至關(guān)重要。在分析容易解離且抗壓力強(qiáng)的細(xì)胞時(shí),scRNA-seq非常有效。它通過(guò)捕獲單個(gè)細(xì)胞的完整轉(zhuǎn)錄組,全面了解細(xì)胞功能。

相比之下,在處理大腦等難以解離的組織或研究存檔或冷凍樣本時(shí),snRNA-seq通常是首選方法。這種技術(shù)能夠盡量減少細(xì)胞應(yīng)激和降解,有效保留細(xì)胞的完整性。另外一些考慮因素可能取決于樣本處理的實(shí)際情況??偠灾?,選擇scRNA-seq還是snRNA-seq,取決于您的樣本以及您具體的研究目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

1. Wu H, Kirita Y, Donnelly EL, Humphreys BD. Advantages of single-nucleus over single-cell RNA sequencing of adult kidney: Rare cell types and novel cell states revealed in fibrosis. Journal of the American Society of Nephrology [Internet]. 2019;30(1). 

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3. Grindberg RV, Yee-Greenbaum JL, McConnell MJ, Novotny M, O’Shaughnessy AL, Lambert GM, et al. RNA-sequencing from single nuclei. Proceedings of the National Academy of Sciences [Internet]. 2013;110(49). 

4. Thrupp N, Frigerio S, Wolfs L, Skene NG, Fattorelli N, Poovathingal S, et al. Single-nucleus RNA-seq is not suitable for detection of microglial activation genes in humans. Cell Reports [Internet]. 2020;32(13).

5. Andrews TS, Atif J, Liu JC, Perciani, Catia T, Ma X, Thoeni C, et al. Single‐cell, single‐nucleus, and spatial RNA sequencing of the human liver identifies cholangiocyte and mesenchymal heterogeneity. Hepatology Communications [Internet]. 2022;6(4). 

6. Wen F, Tang X, Xu L, Haixia Q. Comparison of single nucleus and single cell transcriptomes in hepatocellular carcinoma tissue. Molecular Medicine Reports [Internet]. 2022;26(5):339.



(文章來(lái)源:www.ebiotrade.com/newsf/2024-1

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