Smart-seq2单细胞转录组-基迪奥生物

Smart-seq2 单细胞转录组测序通过 SMART 扩增技术对单个细胞中的 mRNA 进行逆转录和 PCR 扩增，结合转座酶建库技术，最终使用高通量测序手段，对单细胞中 mRNA 进行基因表达定量、功能富集、代谢通路等分析。它可以解决传统 RNA 定量技术在早期胚胎发育、干细胞、癌症、免疫等研究领域中存在的样品量极低或细胞异质性的问题，是在单细胞水平研究基因表达强有力的工具，极大地拓展了RNA-Seq 的应用范围。

应用领域

单个细胞样本全转录本信息获取
基因注释及筛选
基因结构分析

技术路线

分析内容

标准信息分析

高级信息分析

1. 测序质量评估与原始数据过滤，去除接头序列及低质量reads

2. 比对参考基因组或参考基因序列

3. 测序与比对评估: 数据比对统计，测序饱和度分析，测序随机性分析

4. 基因表达统计：基因覆盖度，表达量，表达量丰度分布

5. 新基因的转录本预测及注释（需有参考基因组）

6. 样本关系分析：主成分分析（PCA）、相关性检验、样本聚类图

7. 差异表达基因分析（两个或两个以上样品）: 差异表达基因筛选、差异基因表达模式聚类分析（热图）、差异基因GO功能显著性富集分析、差异基因Pathway显著性富集分析

1. SNP分析

2. 基因结构优化（需有参考基因组）

3. 基因可变剪切鉴定（需有参考基因组）

样品要求

1. 真核生物，mRNA具有poly-A结构。

细胞：推荐1-500个单细胞（可检测1-10000个）；

微量RNA: 10 pg-100ng纯化后的带poly A序列的总RNA；

2. RNA质量：一般要求28S/18S≥1，RIN≥7，浓度＞50pg/uL。

项目周期

标准流程完成时间为50个工作日。

参考文献

[1] Picelli S, Faridani O R, Björklund Å K, et al. Full-length RNA-seq from single cells using Smart-seq2[J]. Nature protocols, 2014, 9(1): 171.

[2]Yan L, Yang M, Guo H, et al. Single-cell RNA-Seq profiling of human preimplantation embryos and embryonic stem cells[J]. Nature structural & molecular biology, 2013, 20(9): 1131.

[3]Usoskin D, Furlan A, Islam S, et al. Unbiased classification of sensory neuron types by large-scale single-cell RNA sequencing[J]. Nature neuroscience, 2015, 18(1): 145. Björklund Å K, Forkel M,

[4] Picelli S, et al. The heterogeneity of human CD127+ innate lymphoid cells revealed by single-cell RNA sequencing[J]. Nature immunology, 2016, 17(4): 451.

Q1: 10X单细胞转录组与smart-seq技术的区别和优劣势在哪里？

A：核心区别在于通量高低和研究内容不同，10×通量更高，smartseq可以做定量还可以做转录本结构分析。

Q2: 如果研究的样本细胞比较大（骨骼肌、心肌、破骨细胞、脂肪细胞）怎么做单细胞测序？

A：第一，提核后做单细胞转录组；第二，做smart-seq的单细胞转录组。

案例一：Sm art-seq2揭示人cn 121+先天淋巴细胞的异质性

先天性淋巴细胞 (IL C s) 被认为是体内平衡和炎症的重要参与者。研究表明，IL C 群体具有可塑性和异质性。

流式分选患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者扁桃体组织中648个IL C s和自然杀伤细胞 (N K cells) , 并进行Smart-seq2测序。细胞聚类为4个亚群：ILCl 、IL C 2、IL C 3、NK , 差异分析结果显示共有差异基因的表达量在C D 127+ IL C s中要明显高于比N K 细胞；对IL C 3中1,958个免疫基因进— 步分析，发现了新的免疫细胞类型C D 62L + ILC3。

案例二：lOx scRNA-seq联合Smart-seq2绘制小肠细胞图谱

肠道发挥着很多功能，它依赖千很多特化细胞的特定活性和细胞间的相互作用。其中的一些细胞是众所周知的，但有些细胞至今仍不熟悉。

首先利用 l Ox scRNA-seq 分析了从小鼠小肠或肠道类器官中分离的 53193 个 EpC A M + 上皮细胞，细胞聚类成 15 个clusters; 利用 Smart- seq2 分析 1522 个上皮细胞，验证了 l Ox scRNA-seq的数据，并且每个细胞具有更高的覆盖。聚类分析确定了8 个簇，与基千 l Ox 的聚类一致，但由千细胞数量较少，肠上皮细胞没有更好地区分开。同时文章分析了每种细胞类型的表达特征，包括验证已知的 marker 基因和鉴定新的marker 基因。

参考文献：

[1] Bjorklund AK, Forkel M, Picelli S, et al. The heterogeneity of human CD127+ innate lymphoid cells revealed by single-cell RNA sequencing[J]. Nature Immu- nology, 2016

[2] Haber AL, Biton M, Rogel N, et al. A single-cell survey of the small intestinal epithelium[J]. Nature, 2017