Nature子刊发布单细胞转录组开创性研究成果

　　

生物通报道  来自苏黎世大学的生物学家们开发出了一种可在单细胞中显像基因活性的新方法。这种方法如此的高效，从而使得研究人员第一次在1万个人类单细胞中平行研究了1000种基因，揭示出基因的活性和生成的转录分子的空间结构在单细胞之间存在显著差异。这一新方法可广泛应用于基础研究和医学诊断等领域。

当细胞激活一种基因时，它们会生成特异性的基因转录分子，从而使得细胞能够利用这一基因的功能。检测基因活性是医疗诊断，尤其是癌症医学中的一种常规程序。当前的技术是通过检测转录分子的数量来确定基因的活性。但这些技术既不能在1万个单细胞中测量1千个基因的转录分子量，也不能确定转录分子在单细胞中的空间结构。在Lucas Pelkmans教授的领导下，苏黎世大学的生物学家们开发出了这一全自动化的程序，第一次在1万个单细胞中平行测量了单个转录分子的数量和空间结构。研究结果发表在近期的科学杂志《自然方法》（Nature Methods）上，提供了关于单细胞基因活性差异性的全新认识。

自动控制装置，一台荧光显微镜和一台超级计算机

由Pelkmans的博士生Nico Battich和Thomas Stoeger开发的这种方法，是基于将自动控制装置，一套自动化荧光显微镜和一台超级计算机组合到一起。“当基因激活时，会生成特定的转录分子。我们可以在自动控制装置的帮助下对它们进行染色。随后，用荧光显微镜获取明亮发光的生成转录分子的图像。采用超级计算机Brutus研究人员分析了这些图像。利用这一方法，可在1万个单细胞中研究1千种人类基因。根据Pelkmans所说，这种方法的优势在于能够检测高数量的单细胞，并使得他们第一次研究了许多基因转录分子的空间构象。

有关转录分子空间结构的一些新认识

新数据的分析结果显示，单个细胞的基因活性各异。尽管科学家们一直以来都推测转录分子量存在高度的差异性，但当他们发现单细胞内以及多个单细胞间的转录分子空间结构存在如此显著的差异时，还是感到很惊讶。并且这些转录分子采纳了一些特征性的模式。

Battich说：“我们认识到，具有相似功能的基因在转录物模式上也具有类似的差异性。这种相似性超越了转录分子数量上的差异，使得我们能够预测单个基因的功能。”科学家们推测转录模式可能是针对转录分子数量差异性的一种相应对策。因此，这样的模式确保了细胞内一些过程的稳固性。

Pelkmans总结了这些新认识的重要性：“我们的方法对于基础研究及了解癌肿瘤具有重要的影响，因为它使得我们能够在单个肿瘤细胞中绘制出基因的活性。”

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文摘要：

Image-based transcriptomics in thousands of single human cells at single-molecule resolution

Fluorescence in situ hybridization (FISH) is widely used to obtain information about transcript copy number and subcellular localization in single cells. However, current approaches do not readily scale to the analysis of whole transcriptomes. Here we show that branched DNA technology combined with automated liquid handling, high-content imaging and quantitative image analysis allows highly reproducible quantification of transcript abundance in thousands of single cells at single-molecule resolution. In addition, it allows extraction of a multivariate feature set quantifying subcellular patterning and spatial properties of transcripts and their cell-to-cell variability. This has multiple implications for the functional interpretation of cell-to-cell variability in gene expression and enables the unbiased identification of functionally relevant in situ signatures of the transcriptome without the need for perturbations. Because this method can be incorporated in a wide variety of high-throughput image-based approaches, we expect it to be broadly applicable.