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郭國驥教授團隊Cell Discovery發文展示高通量單細胞測序平臺

2021年11月9日,浙江大學基礎醫學院幹細胞與再生醫學中心/浙江省良渚實驗室的郭國驥教授團隊Cell Discovery雜誌上發表標題為High-throughput Microwell-seq 2.0 profiles massively multiplexed chemical perturbation的文章,展示了可以用於高通量篩選的高通量單細胞測序平臺,Microwell-seq 2.0

2018年郭國驥教授團隊使用自主研發的低成本、高效率、完全國產化的高通量單細胞測序平臺Microwell-seq完成了首個哺乳動物單細胞圖譜(Mouse Cell Atlas),相關成果發表在Cell雜誌上 (Han X, Wang R, et al. 2018)。為了滿足研究人員日益增長的單細胞測序細胞通量需求,郭國驥教授團隊將預標記(pre-index)技術(Rosenberg A, Roco C, et al. 2018; Cao J, Spielmann M, et al. 2019 )和Microwell-seq平臺進行整合,建立了可以用於高通量篩選的高通量單細胞測序平臺,Microwell-seq 2.0。

透過使用帶有標記的逆轉錄引物和TN5轉座酶,研究人員可以對大批次細胞的轉錄組和基因組進行預標記。然後將標記好的細胞混勻後使用微孔板進行捕獲,每個微孔可以捕獲攜帶不同預標記的多個細胞,透過帶有標籤的磁珠對每個微孔中的細胞進行第二輪標記。相比於Microwell-seq 1.0,Microwell-seq 2.0對微孔的利用率更高,結合兩輪標記,Microwell-seq 2.0將微孔板單次細胞通量從1萬提升到近百萬。同時Microwell-seq 2.0在雙細胞汙染率控制、靈敏度和成本控制等方面也具有優勢。

Microwell-seq 2.0 轉錄組(左)和ATAC(右)分析流程圖

基於細胞的高通量篩選在生命科學領域應用廣泛,適用於高通量篩選的技術需要很高的靈敏度,穩定性以及低廉的成本。目前常規的高通量篩選方法聚焦在細胞整體的表型,包括群體水平的轉錄組,代謝組,熒光訊號,形態和存活率等,這些指標不能體現細胞間細微和異質性的變化。近年來高通量單細胞測序技術開始被應用於高通量篩選(Srivatsan, McFaline-Figueroa et al. 2020)。

本研究進一步使用Microwell-seq 2.0分析48種小分子組合對人多能幹細胞分化的擾動。Microwell-seq 2.0展現出極好的靈敏度和穩定性,其中PD173074和PD0325901都是FGFR抑制劑,兩組細胞能夠很好地重疊;Repsox和SB431542都是ALK 抑制劑 (Repsox: ALK5, ALK4, ALK7; SB431542:ALK5, TGFβR1),兩組細胞能夠很好地分開。

透過進一步的分析可以發現一些小分子(比如CHIR-99021)單獨就可以對人多能幹細胞的基因表達產生顯著擾動,然而,一些小分子(如retinoic acid)需要與其他小分子聯合使用才能產生明顯的擾動。

綜上,Microwell-seq 2.0在細胞高通量篩選中展現高的靈敏度和穩定性,有助於推動高通量單細胞測序技術在藥物小分子高通量篩選中的應用。

基於Microwell-seq 2.0的人胚胎幹細胞分化小分子擾動分析

浙江大學基礎醫學院/浙江省良渚實驗室博士後陳海德,基礎醫學院博士後廖原,碩士研究生張國棟為本文共同第一作者,郭國驥教授為本文的通訊作者。該項研究得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金、浙江大學醫學中心/良渚實驗室和浙江大學醫學院附屬第一醫院的支援。

參考文獻

[1] Cao, J., et al. (2019). "The single-cell transcriptional landscape of mammalian organogenesis." Nature 566(7745): 496-502.

[2] Han, X., et al. (2018). "Mapping the Mouse Cell Atlas by Microwell-Seq." Cell 173(5): 1307.

[3] Rosenberg, A. B., et al. (2018). "Single-cell profiling of the developing mouse brain and spinal cord with split-pool barcoding." Science 360(6385): 176-182.

[4] Srivatsan, S. R., et al. (2020). "Massively multiplex chemical transcriptomics at single-cell resolution." Science 367(6473): 45-51.

分類: 文化
時間: 2021-11-11

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