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PNAS:单个细胞核转录组测序

PNAS:单个细胞核转录组测序

日前,来自克萊格·凡特研究所(J. Craig Venter Institute)等机构的科学家们在《PNAS》杂志上报告称,他们成功地从单个脑细胞细胞核中分离出全部的信使 RNA 并对其进行了测序。这一最新技术将帮助研究人员更好地了解一些器官在健康和疾病状态下的功能机制,为开发出个体化治疗提供了又一块跳板。

动物和植物中的大多数细胞都包含有一个细胞核,里面储存着细胞的 DNA 。由于 DNA 从不离开细胞核,必须首先将储存在这一遗传物质中的信息拷贝出来,它才能发挥蛋白质合成蓝图作用,即将 DNA 密码序列转录为所谓的“信使” RNA 链。人们将任何特定时间内全部的信使 RNA 称作为转录组(transcriptome);细胞核中的全部 DNA 成为基因组。转录组可以告诉研究人员在任何特定的时间哪些基因正在积极地转录,由此表明细胞的特性和状态。

由亚利桑那大学 BIO5 研究所植物科学教授 David Galbraith 以及克萊格·凡特研究所教授 Roger Lasken 领导的一个研究小组,成功地从一个大鼠脑细胞单细胞核中分离出转录组,并破译了编码在其中的遗传信息。

亚利桑那大学 BIO5 研究所植物科学教授 David Galbraith

亚利桑那大学 BIO5 研究所植物科学教授 David Galbraith

通过分析单个细胞转录组,研究人员希望更好地了解将正常细胞转变为癌细胞的过程。直到近期对单个细胞进行分析才成为可能;以往,科学家们只能将许多细胞的模式进行平均,隐藏了一些发生在单个细胞中的潜在重要变异。

Galbraith 说:“我们身体中的器官和组织是由许多不同的细胞构成,为了了解器官的功能机制,我们必须弄清楚单个细胞的功能机制,理清每个细胞的贡献。进而,我们需要了解在这些单个细胞中存在多少变异。”

以往的研究表明了,可以对来自单个细胞转录组中编码的遗传信息进行测序,但 Galbraith 研究小组想知道只用细胞核是否可能完成同样的工作。

为了测试他们的方法, Galbraith 和同事们从一个小鼠脑细胞的细胞核中分离出了信使 RNA ,扩增拷贝数,采用高通量新一代测序译码了遗传信息,然后将之与已知小鼠基因组DNA序列进行对照。

Galbraith 表示:“将这种方法应用于单个细胞核和单个细胞,取得了几乎相同的覆盖度。细胞核 RNA 和细胞 RNA 之间高度相关,我们没有找到多少在细胞核和细胞质之间存在差异的转录本。这告诉我们我们可以分析细胞核,且获得的信息与细胞相关。”

出于多个原因,科学家们对于在单细胞水平上研究基因活性这一想法感到非常的兴奋。例如,在单细胞水平上获得更大的分辨率,有可能使得他们能够基于癌细胞的基因活性改变,早在癌细胞增殖、临床上显示肿瘤之前识别出它们,为癌症诊断带来希望。

同样,比较不同个体单个细胞内的基础基因活性水平差异程度,有可能帮助医生鉴别出对某些癌症类型易感性增高的个体。

“在我们做到这一点之前,根据基因活性了解组织中正常细胞彼此之间的差异,分析单个细胞的转录组将使我们能够能够这样做。”

Galbraith 说:“或是,当医生切除一个可疑病灶,对来自这一病灶的单个细胞进行分析时,他们能够构建出组织中发生事件的图片。不同于其他细胞的一个细胞亚群有可能就是癌症的早期指示标志。”

在这些情况下能够分析来自细胞核而非来自细胞的转录具有几个重要的优势。 Galbraith 说:“例如,脑细胞具有非常复杂的相互连接。如果我们尝试分离单个细胞,我们必须打破这些连接,有可能会影响我们想要研究的基因活性模式。”

此外,分离细胞通常要在室温下用酶消化一个小时或更长的时间,导致细胞发生一些不可预知的改变,有可能改变基因活性。

诸如心肌等其他的一些组织非常的坚韧,不可能在不破坏细胞的情况下将它们彼此分离开。

Galbraith 说:“在这两种情况下,以及大多数其他组织中,得到细胞核比较容易。你只要切碎样品,取出细胞核。在冰上操作可以冻结基因表达过程,这当然能够让人更为确信没有发生我们不知道的改变。”

原文检索:

Rashel V. Grindberg, Joyclyn L. Yee-Greenbaum, Michael J. McConnell, Mark Novotny,Andy L. O’Shaughnessy, Georgina M. Lambert, Marcos J. Araúzo-Bravo, Jun Lee, Max Fishman,Gillian E. Robbins, Xiaoying Lin, Pratap Venepally, Jonathan H. Badger, David W. Galbraith ,Fred H. Gage, and Roger S. Lasken. RNA -sequencing from single nuclei. PNAS, November 18, 2013; doi:10.1073/pnas.1319700110

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