新平台让单细胞RNA-seq进一步升级

最近，麻省理工学院的研究人员，通过将复杂的RNA测序技术与分离单个细胞及其后代的新装置相结合，可追踪来自一个“祖先”的几代细胞的详细谱系。相关研究结果发表在1月6日的《Nature Communications》。

　　

生物通报道：最近，麻省理工学院的研究人员，通过将复杂的RNA测序技术与分离单个细胞及其后代的新装置相结合，可追踪来自一个“祖先”的几代细胞的详细谱系。

这种技术——可随着细胞的分化跟踪基因表达的变化，对于研究干细胞或免疫细胞如何成熟，可能是特别有用的。它还可以阐明癌症是如何发展的。

相关研究结果发表在1月6日的《Nature Communications》，本文第一作者、生物工程学研究生Robert Kimmerling指出：“现有的方法可获得单细胞基因表达的快照测量数据，这可以提供非常深入的信息。这种新方法提供了一种能力，可跟踪多代细胞的基因表达，并把这些信息放在一个细胞直系历史的背景中。”

该论文的资深作者是麻省理工学院科赫综合癌症研究所成员、生物工程教授Scott Manalis，和健康科学与技术助理教授Alex Shalek。

捕获细胞谱系
这种新方法采用最新开发的一种技术，称为单细胞RNA-seq，这种技术可测定来自一个单细胞的信使RNA。这些RNA统称为转录组，显示一个给定的时间点上，细胞内的哪些基因转录活跃（即复制成信使RNA，用于建造蛋白质）。例如，这有助于科学家们理解，是什么使皮肤细胞与心脏细胞如此的不同，即使这些细胞共有相同的DNA。延伸阅读：解读单细胞RNA-seq技术。

Kimmerling说：“科学家们已经构建了一种方法，用于解决各种不同的细胞群，但是有一点不明确：这些多样性是如何产生的？这是我们面对的关键问题：一个单一的细胞如何会产生如此不同的后代？”

为了回答这个问题，研究人员设计了一种微流体装置，可捕捉单个细胞，然后捕获它所有的后代。该装置有几个连接通道，其中每个通道都有一个陷阱，可捕获一个细胞。在最初的细胞分裂之后，子细胞沿着这一装置流动，并被困在下一个通道中。研究人员表明，他们能够以这种方法，捕获多达五代的细胞，并记录它们的关系。

为了使细胞从芯片脱落下来，研究人员暂时颠倒了流体经过芯片的方向，从而使他们能够一次性地清除细胞，以进行单细胞RNA-Seq。

索取单细胞研究的全套解决方案

在这项研究中，研究人员捕获了称为T细胞的免疫细胞，并对其进行测序。这些细胞在体内不断的发出警报，当它们遇到一个被病毒或细菌感染的细胞时，它们就开始行动，从而产生两个不同的群体——效应T细胞，它们寻求并破坏受感染的细胞，和记忆T细胞，它们保留了体内的遭遇和循环的记忆。

Kimmerling说：“一个单一的建立者细胞可以产生效应细胞和记忆细胞的亚型，但这种多样性是如何产生的，还不是很明确。”

研究人员分析了最近激活的T细胞及其2个后代的RNA。当比较具有与T细胞活化和分化相关功能的基因时，他们发现，与其他两个不相关的细胞相比，从相同分裂事件产生的“姊妹”细胞，它们的基因表达谱更加相似。他们还发现，与无关的细胞相比，“表亲”细胞——有相同的“祖母”，也更加相似，这表明单个T细胞具有独特的、谱系特异性的转录模式。

研究人员希望，未来采用该设备的研究，可以帮助解决“T细胞如何分化成效应细胞和记忆细胞”的长期争论。一种理论认为，这种区分早在激活后的第一次细胞分裂时就已发生，而一种相互矛盾的理论则表明，在细胞微环境发生变化之后，就会发生这种区别。为解决这个问题，研究人员认为，他们需要分析暴露于外源性病原体的小鼠来源的T细胞的发育，这将提供一个T细胞激活应对感染的有用模型。

研究人员说，新的设备也可以用于将RNA转录组信息与其他细胞性状联系起来。

Manalis说：“这开辟了以前从来没有实现的可能性。我们可以通过将这种策略应用于现有的设备，进一步注释单细胞转录组数据，用于测量质量、生长速度、密度或变形性。”

细胞的“年龄”
在这项研究中，研究人员还发现，他们可以使用这项新技术，来了解在细胞分裂周期中某些点上表达哪些基因。因为他们捕捉每一个细胞，并有其最后分裂时的记录，他们可以直接将每个细胞的“年龄”与其转录组联系起来。

他们确定了一组基因（大约300个），与大多数分裂时间（一个细胞周期进程）一致，并发现，这些基因大多数参与了细胞分裂。因此，通过测量这300个基因在相似细胞中的水平，科学家应该能够估算这些细胞的年龄。研究人员还发现，一个不断增殖的白血病细胞株，有一组不同的基因，似乎可驱动了细胞分裂。

Kimmerling说：“在未来，这种方法可以对各种不同肿瘤模型中细胞周期进展的独特转录调控因子，提供深刻的见解。”

（生物通：王英）

生物通推荐原文摘要：
A microfluidic platform enabling single-cell RNA-seq of multigenerational lineages
Abstract: We introduce a microfluidic platform that enables off-chip single-cell RNA-seq after multi-generational lineage tracking under controlled culture conditions. We use this platform to generate whole-transcriptome profiles of primary, activated murine CD8+ T-cell and lymphocytic leukemia cell line lineages. Here we report that both cell types have greater intra- than inter-lineage transcriptional similarity. For CD8+ T-cells, genes with functional annotation relating to lymphocyte differentiation and function—including Granzyme B—are enriched among the genes that demonstrate greater intra-lineage expression level similarity. Analysis of gene expression covariance with matched measurements of time since division reveals cell type-specific transcriptional signatures that correspond with cell cycle progression. We believe that the ability to directly measure the effects of lineage and cell cycle-dependent transcriptional profiles of single cells will be broadly useful to fields where heterogeneous populations of cells display distinct clonal trajectories, including immunology, cancer, and developmental biology.