单细胞分析揭示生物学全新复杂性

【字体: 时间:2012年08月10日 来源:生物通

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  微流体PCR和DNA测序让我们能够从大细胞群中挑出单个的细胞进行分析。现在研究人员正在生物学中发现全新水平的复杂性。

  

生物通报道  微流体PCR和DNA测序让我们能够从大细胞群中挑出单个的细胞进行分析。现在研究人员正在生物学中发现全新水平的复杂性。

上接:多篇Nature文章聚焦单细胞分析技术

为了实行这种单细胞分析,Navin实验室利用了一套系统,包括流式细胞分选单细胞或细胞核、激光捕获显微切割、全基因组扩增和新一代测序。“单细胞测序将深远地改变我们了解复杂的细胞群。例如癌症的方式。”此外,利用单细胞测序研究人员还能够用罕见及有价值的样品例如癌症干细胞或循环肿瘤细胞来开展研究。“在这种情况下,标准方法将不会有足够的输入材料来发挥功能。不过,在这些工具准备进入临床应用前,仍然需要更多的努力来减少与扩增相关的错误。”

在冷泉港实验室,Navin的前博士后顾问Michael Wigler应用演化的观点来研究了癌症形成的遗传学。研究生Timour Baslan 说:“癌症研究人员之间有一个共识即肿瘤是通过获得导致失控性扩增的体细胞突变而进化的。但对于这一进化过程实际发生的机制普遍缺乏了解。我们的理由是,因为自然选择作用于个体,因此致瘤过程对单细胞发挥了作用,最终导致了肿瘤群。因此要全面掌握肿瘤演变必须要了解单个细胞。”

Wigler研究小组发现单细胞测序可以生成不同细胞类型的有价值的功能信息。Baslan说:“例如,通过测序来自成对原发和转移样品的单个细胞的基因组,我们确定了在原发肿瘤中更密切匹配转移性肿瘤基因组标记的单细胞基因组。在这个特定的实例中,我们可以推测出这些单细胞的功能是种植转移性肿瘤。”Wigler研究小组还利用成像技术通过表型鉴别了细胞,进而可以将表型与单细胞基因组信息关联到一起。

最终,单细胞测序有可能会在癌症的诊断和治疗中成为重要的临床和治疗工具。Wigler研究小组正与纽约纪念斯隆-凯特琳癌症中心(MSKCC)的Howard Scher展开合作,利用临床试验中来自患者的样品。Baslan说:“我们正在绘制患者血液中循环肿瘤细胞的图谱。从长远来看,我们的目的是将来自循环细胞的单细胞测序数据与临床参数关联起来。”

此外,Wigler研究小组还与俄亥俄州立大学的Lyndsay Harris一起采用单细胞测序作为工具监控了患者肿瘤对治疗的反应。Baslan 说:“在未来,有可能会出现更多的应用程序,尤其是更多搜寻患者材料的非侵入性方法。其中一个例子是我们与MSKCC的Larry Norton博士合作,检测了利用细针抽取研究癌症基因组图谱的可能性。我们希望通过以非侵入方式获得单个癌细胞并绘制出图谱在不久的将来帮助指导临床中的治疗决策。”

解开DNA发夹

一些可实现单个DNA分子测序的新技术,即所谓的单分子测序也迅速地发展成为了单细胞分析的工具。单分子测序的一个有吸引力之处在于它绕开了扩增,减少了时间、成功和潜在的错误。一个例子是ABCD生物物理学实验室研究主任、巴黎高等师范学校( Ecole Normale Superieure)生物学和物理学系教授Vincent Croquette及同事们开发的一种DNA发夹测序技术。

他们的发现并非完全有意的。“最初,我们设计了一个实验用一个发夹来研究DNA复制,”Croquette说。他们利用磁镊子“解开”DNA发夹,DNA发夹的一端固定在一个表面。另一端在磁珠上。“DNA发夹是对复制叉的最小的物质,通过磁镊子可将两臂拉开。”当用磁力将发夹解开时,互补寡核苷酸能够与发夹链杂交,阻止当拉力减小时发夹再拉上。测量对再拉上的阻碍可使他们鉴别出何时已知的DNA片段杂交到了发夹上。通过利用他们的方法以及一种互补寡核苷酸连接的周期循环,这种寡核苷酸延伸了与发夹结构杂交的引物,从而他们能够获得一个未知片段的单分子序列。Croquette说:“我们还必须提高它的通量和读长以使其具有竞争力。原则上,它能够处理非常小量的材料,它的确具有单分子灵敏度。”

(生物通:何嫱)

生物通推荐相关文献索引:

Ding F., M. Manosas, M.M. Spiering, S.J. Benkovic, D. Bensimon, J.F. Allemand, V. Croquette. 2012. Single-molecule mechanical identification and sequencing. Nat Methods. 9: 367–372.

Baslan T., J. Kendall, L. Rodgers, H. Cox, M. Riggs, A. Stepansky, et al. 2012. Genome-wide copy number analysis of single cells. Nat Protoc. 7(6): 1024-41.

Navin N., J. Kendall, J. Troge, P. Andrews, L. Rodgers, J. McIndoo, K. Cook, A. Stepansky, et al. 2011. Tumour evolution inferred by single-cell sequencing. Nature. 472(7341): 90-94.

Nursing, K.H., N. Sun, V. Sanchez-Freire, A.S. Lee, P. Almeida, S. Hu, T. Jan, K.D.Wilson, et al. 2011. Single cell transcriptional profiling reveals heterogeneity of human induced pluripotent stem cells. J Clin Invest. 121(3):1217.

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