Yksittäisten solujen transkriptomiikka

Yksisoluinen transkriptomiikka on biologisen tutkimuksen osa -  alue , jonka päävälineenä ovat menetelmät yksittäisten solujen geeniekspression kvantitatiiviseen analysointiin . Yksittäisten solujen transkription tutkiminen mahdollistaa näytteestä eristetyn kokonais- RNA :n analysoinnista saatujen "keskiarvoisten" tietojen ongelman ratkaisemisen [1] . Yksisoluinen RNA-sekvensointi on mahdollistanut solujen monimuotoisuuden analysoinnin aiemmin homogeenisiksi pidetyissä solupopulaatioissa, esimerkiksi immunologisen ,embryologinen ja onkologinen tutkimus [2] [3] [4] . Teknologioiden kehitys vuodesta 2009 lähtien, jolloin yksittäisten solujen transkriptiosekvenssi suoritettiin ensimmäisen kerran, on tähän mennessä mahdollistanut kokeen suorituskyvyn lisäämisen yksiköistä satoihin tuhansiin soluihin, mikä lisäsi merkittävästi saatujen tietojen tarkkuutta [5] .

Yksisoluisen transkription analyysitekniikka kvantitatiivisella PCR:llä

Kvantitatiivista PCR :ää käytetään yksittäisten solujen transkription analysointiin harvemmin kuin sekvensointia. Koe vaatii yksittäisten solujen eristämisen, niiden hajoamisen , RNA:n käänteistranskription . Tämä menetelmä on varsin herkkä, sitä voidaan käyttää mikrofluiditeknologioissa, mutta se ei salli koko transkription tutkimista, vaan ainoastaan ​​havaita tiettyjen transkriptien lukumäärän, joihin koettimet tai alukkeet sovitetaan . Samaan aikaan tutkittujen geenien ilmentymistaso ei määritetä absoluuttisesti, vaan suhteessa referenssigeeniin 10] [11] .

Kvantitatiivista PCR :ää voidaan käyttää myös RNA-sekvensointitietojen validointiin [12] [13] .

Yksisoluisen RNA:n sekvensointitekniikka

Yksittäisten solujen RNA-sekvensoinnin yleinen algoritmi sisältää 8 peräkkäistä vaihetta [9] :

  1. Yksittäisten solujen eristäminen;
  2. Yksittäisten solujen hajoaminen;
  3. Kiinnostuksen kohteena olevan RNA-fraktion eristäminen käyttämällä erityisiä alukkeita;
  4. cDNA : n synteesi käyttämällä käänteistranskriptiota ;
  5. cDNA :n monistus;
  6. cDNA- kirjaston valmistus ;
  7. Sekvensointi ;
  8. Bioinformatiikka saatujen lukujen käsittely ja tietojen analyysi .

Erilaiset menetelmät kirjastojen valmistamiseksi yhden solun RNA-sekvensointia varten eroavat spesifisyydestään, tarkkuudestaan, kustannuksistaan ​​ja muista parametreistaan. Esimerkiksi Smart-seq2 on erittäin herkkä, kun taas Drop-seq ja muut mikrohiukkasia käyttävät mikrofluiditekniikat ovat erittäin tehokkaita [14] [9] .

Yksittäisten solujen eristäminen

Ennen solujen erottamista on tarpeen katkaista niiden väliset kontaktit ja päästä eroon solujen välisestä aineesta. Tämä voidaan saavuttaa kudosnäytteen fermentoinnilla sekä erityisillä manipuloinneilla, kuten esimerkiksi laserkaappausmikrodissektiolla [6] , jonka avulla voidaan eristää soluja kiinteästä kudosnäytteestä laserilla . Solususpension vastaanottamisen jälkeen solut erotetaan eri menetelmillä [7] .

Solujen lyysi ja RNA:n eristäminen

Solut hajotetaan yleensä kemiallisesti asettamalla ne lyysipuskuriin . Lyysauspuskurit voivat erota solusisällön säilytyksen laadusta ja lysaatilla suoritettavien lisätoimenpiteiden tehokkuudesta [16] . Yksittäisten eukaryoottisten ja prokaryoottisten solujen lyysin optimaaliset protokollat ​​ovat myös erilaisia, koska sen on tuhottava prokaryoottien soluseinän massiiviset ja usein suojakalvot vahingoittamatta erittyvää materiaalia [17] .

RNA:n eristäminen näytteen valmistuksen aikana ei tapahdu erillisenä teknisenä vaiheena, vaan se saadaan käyttämällä erityisiä alukkeita käänteistranskription käynnistämiseksi [1] .

cDNA:n hankkiminen

RNA:n eristämisen jälkeen on välttämätöntä saada siitä komplementaarinen DNA (cDNA) käänteistranskriptiolla [6] . Ensimmäinen juoste cDNA syntetisoidaan käyttämällä erityisesti suunniteltua versiota hiiren M-MuLV- leukemiaviruksen käänteiskopioijaentsyymistä [ 18 ] . Synteesin käynnistämiseen käytetään alukkeita, joiden sekvenssissä on viivakoodeja , joskus ainutlaatuisia molekyylitunnisteita ja sekvenssejä , joiden avulla voimme valita meitä kiinnostavan RNA-fraktion. Yleensä sinun on päästävä eroon rRNA :sta ja tRNA :sta, jotka muodostavat jopa 95 % solun eristetystä kokonais-RNA:sta. Tämä voidaan saavuttaa käyttämällä alukkeita, joissa on poly(dT ) -alue, mikä mahdollistaa polyadenyloidun fraktion eristämisen. Tässä tapauksessa kuitenkin menetetään polyadenyloimaton RNA (pitkät ei-koodaavat RNA:t ja muut), joten useissa protokollissa, esimerkiksi SUPeR-seq, alukkeeseen lisätään useita (5–6) satunnaisia ​​nukleotideja . sekvenssi poly(dT)-alueen jälkeen .

Toisen juosteen cDNA:n synteesi suoritetaan eri tavoilla. Matriisin vaihtomenetelmää ( eng.  template switching ) käytetään usein esimerkiksi STRT-, Smart-seq- ja Smart-seq2-tekniikoissa. Se perustuu M-MuLV-revertaasin ominaisuuteen lisätä ei-templaattisia sytosiinitähteitä syntetisoidun juosteen 3'-päähän . Näin ollen tämä mahdollistaa toisen juosteen syntetisoinnin poly(dG)-alukkeilla [18] .

Viivakoodit ja yksilölliset molekyylitunnisteet

Suorituskykyinen sekvensointitekniikka sisältää eri soluista saatujen kirjastojen Siksi yksilöllisiä solujen viivakoodeja [7] [9] käytetään erottamaan kustakin solusta tulevat transkriptit . Differentiaalisen ilmentämisen kokeissa käytetään viivakoodien lisäksi ns. ainutlaatuisia molekyylitunnisteita ( UMI:s ) . UMI on 4-8 satunnaisen nukleotidin sekvenssi (esimerkiksi 5 nukleotidia antaa 4 5 = 1024 ainutlaatuista sekvenssiä). UMI:n ja soluviivakoodin yhdistelmä on tilastollisesti ainutlaatuinen jokaiselle transkriptille, mikä mahdollistaa geenien ilmentymistasojen vertaamisen tietyn tyyppisiin transkripteihin "linkitettyjen" UMI:iden lukumäärän perusteella. Viivakoodit ja ainutlaatuiset molekyylitunnisteet viedään näytteeseen käänteistranskription vaiheessa, koska ne ovat osa cDNA:n ensimmäisen juosteen synteesiä varten tarkoitettua aluketta [7] .  

cDNA:n monistus

Useat tekniikat, kuten MARS-seq, CEL-seq ja CEL-seq2, käyttävät in vitro -transkriptiota ( IVT ) cDNA-monistukseen [6] .  Tämä menetelmä perustuu cDNA:n transkriptioon T7 - faagipolymeraasilla ja käänteistranskriptiovaiheen toistamiseen. In vitro -transkriptiota varten T7 - promoottori viedään poly(dT)-alukkeeseen . cDNA:n määrän kasvu tapahtuu tässä tapauksessa lineaarisesti [6] .

cDNA:n monistaminen voidaan suorittaa myös käyttämällä polymeraasiketjureaktiota (PCR), esimerkiksi Drop-seq:ssä, SCRB-seq:ssä, SMART-seq:ssä ja SMART-seq2:ssa. Tämä menetelmä aiheuttaa kuitenkin usein vääristymiä suhteessa transkriptien määrään. Näitä vääristymiä voidaan torjua käyttämällä ainutlaatuisia molekyylitunnisteita [7] .

Prokaryoottisten solujen kanssa työskentelyyn käytetään myös erikoismenetelmiä, kuten rolling ring amplifikaatiota [17] .

Genomisen kirjaston valmistelu ja sekvensointi

Kirjaston valmistusmenetelmästä riippuen sekvensoidaan täyspitkät transkriptit tai 3'- tai 5'-fragmenteilla rikastettu fraktio [6] [7] . Rikastusta täyspitkillä transkripteillä (SMART-seq, SMART-seq2-tekniikat) vaaditaan tutkittaessa vaihtoehtoisia silmukointia ja yhden nukleotidin polymorfismeja , kun taas sekvensoidaan 3'-fragmentteja (CEL-seq, CEL-seq2, MARS-seq-tekniikat) ja 5 '-fragmentit (teknologia STRT) soveltuvat differentiaalisen ilmentymisen havaitsemiseen. Nämä menetelmät käyttävät tyypillisesti ainutlaatuisia molekyylitunnisteita. Valmistetut kirjastot käsitellään seuraavan sukupolven sekvensoinnilla (NGS), jossa käytetään usein sekvensointia Illumina -alustalla . Saadut "raaka" lukemat käsitellään bioinformatiikan menetelmillä [7] .

Tietojen analysointi

Yksisoluisen RNA-sekvensoinnin tulosten bioinformaattisen analyysin ensisijaisena tehtävänä on saada sekvensserin lukemista geeniekspressioiden matriisi . Tällaisen matriisin saamisen jälkeen tapahtuu useita analyysisuuntia [7] :

  1. Analyysi solutasolla: klusterointi, solujen liikeratojen luokittelu ja määrittely;
  2. Geenitason analyysi: differentiaalisesti ilmentyneiden geenien tunnistaminen, säätelyverkostot.

Geeniekspressiomatriisin hankkiminen

Sekvensoinnin aikana saatujen lukujen käsittelyn standardiprotokolla sisältää useita vaiheita (suluissa kussakin vaiheessa käytetyt ohjelmat) [19] :

  1. Lue laadunvalvonta ( FastQC , Kraken );
  2. Lukujen kartoitus referenssigenomiin ( TopHat2 [20] , HISAT [21] ja muut);
  3. Tutkittujen geenien transkriptien lukumäärän laskeminen kullekin solulle (käyttämällä FPKM/TPM :n kattavuusominaisuuksia tai yksilöllisten molekyylitunnisteiden lukumäärää);
  4. Tarvittaessa (esimerkiksi jos kaksi datajoukkoa on saatu eri paikoista ja eri tutkijoilta) - systemaattisen virheen korjaus ( kBET [22] );
  5. Jos käytettiin protokollaa ilman ainutlaatuisia molekyylitunnisteita, tarvitaan matriisin normalisointi ( SCnorm [23] , SAMstrt [24] );
  6. Puuttuvien tietojen palautus ( imputointi ) ( MAGIC [25] , Autoimput [26] ).
Lue laadunvalvonta

Kartoitus mahdollistaa kunkin solun transkription lukemisen laadun hallinnan, ja solut, joiden lukulaatu on heikko, jätetään jatkoanalyysin ulkopuolelle [27] . Laadunvalvontaan voidaan käyttää erilaisia ​​mittareita:

  • lukujen lukumäärä solua kohti;
  • löydettyjen geenien lukumäärä;
  • kaikkien lukujen lukumäärän suhde mitokondrioiden RNA-lukemien määrään (korkea suhde voi tarkoittaa sytoplasmisen RNA:n vuotamista tai apoptoosia solussa);
  • kaikkien RNA:n lukujen lukumäärän kalibrointi, joiden lukumäärä ja sekvenssi tunnetaan RNA-piikkiin ;
  • UMI:n (unique Molecular Identifiers) käyttö.
Tietojen käsittely UMI- ja matkapuhelinviivakoodien avulla

Seuraavat vaiheet suoritetaan peräkkäin [28] :

  1. Käänteistranskriptio suoritetaan, UMI- ja soluviivakoodit ovat alukkeessa ja ovat osa cDNA:ta;
  2. Lukemat lajitellaan UMI- ja soluviivakoodien mukaan, PCR-kopiot poistetaan: luetaan samalla soluviivakoodilla ja UMI:lla;
  3. Jokaiselle solulle rakennetaan matriisi, joka kuvaa jokaisen löydetyn geenin lukujen lukumäärää (jokaisessa jäljellä olevassa lukemassa on ainutlaatuinen yhdistelmä "soluviivakoodi + UMI").

Analyysi solutasolla

Klusterointi

Solualapopulaatioiden tunnistamiseksi solut ryhmitellään yleensä niiden geeniekspressioprofiilien samankaltaisuuden mukaan [29] . Tämä klusterointi voidaan tehdä monella tavalla: k- keskiarvo [ 30] , lähin naapurigraafi [31] , hierarkkinen klusterointi [32] ja joitain muita. Lähestymistapojen runsaudesta huolimatta klusterointia ei aina saada: tietorakenne voi piiloutua teknisen kohinan tai systemaattisten virheiden taakse [33] [34] ; myös analyysiä haittaa ulottuvuuden kirous . Näiden vaikutusten tasoittamiseksi transkriptioavaruuden ulottuvuutta, jonka elementit ovat soluja, pienennetään [29] .

Mittojen pienennys

Kun suoritetaan muodollisia matemaattisia luokitteluoperaatioita, korrelaatioita etsiessään, oletetaan, että jokainen solu on vektori n -ulotteisessa avaruudessa , jossa n vastaa analysoitujen geenien määrää ja solukoordinaatit ovat vastaavien geenien ilmentymistasoja siinä. [35] . Kuten jo mainittiin, ulottuvuuden vähentäminen voi auttaa palauttamaan tietorakenteen ja vähentämään kohinaa, ja siksi on järkevää pienentää ilmaisuvektorien ulottuvuutta (käyttäen pääkomponenttimenetelmää [36] , t -SNE [37] , moniulotteista skaalausta [38]) . , UMAP [39 ] ja muut).

Geenien differentiaalinen ilmentyminen

Tärkeä tehtävä on etsiä differentiaalisesti ilmentyviä geenejä, eli niitä geenejä, jotka ilmentyvät tilastollisesti merkitsevästi eri vahvuuksilla eri soluryhmissä. Tällaiset geenit luonnehtivat usein tarkasteltujen solujen ominaisuuksia ja ovat niiden markkereita [19] . Ensinnäkin työkaluja, jotka oli suunniteltu toimimaan kudosten ja elinten transkriptomiikan kanssa, käytettiin tunnistamaan differentiaalinen ilmentyminen ; Nykyään on olemassa useita menetelmiä ( MAST [40] , SCDE [41] ), jotka on suunniteltu etsimään differentiaalista ilmentymistä yksittäisten solujen sekvensointitiedoissa.

Analyysi geenitasolla

Geenisäätelyverkot

Geenisäätelyverkosto  on joukko molekyylisäätelyaineita , jotka ovat vuorovaikutuksessa toistensa ja muiden solussa olevien aineiden kanssa sääteleen ilmentymistasoja [42] . Näillä säätelijöillä on keskeinen rooli elävien organismien kehon osien ja elinten morfogeneesissä ja ne ovat yksi evoluution kehitysbiologian keskeisistä tutkimuskohteista . Geenisäätelyverkosto voidaan esittää graafina , jossa kärjet  ovat geenejä ja reunat  niiden yhteissäätelyä. On olemassa menetelmiä, jotka määrittävät säätelyverkostoja etsimällä korrelaatioita geenien ilmentymien välillä, mutta tämä lähestymistapa ei mahdollista epälineaaristen vuorovaikutusten havaitsemista, joten nyt on olemassa koneoppimiseen [43] , todennäköisyysmalleihin [44] ja informaatioteoriaan perustuvia lähestymistapoja [ 43] . 45] .

Etsi solujen erilaistumisratoja

Solut ovat jatkuvasti dynaamisissa prosesseissa ja reagoivat erilaisiin ympäristövaikutuksiin. Näihin prosesseihin liittyy solun transkriptioprofiilin muutos. Itse kokeen asetelma yksittäisten solujen RNA-sekvensointiin mahdollistaa solujen sieppaamisen niiden erilaistumisvaiheissa . Kun riittävän suuri määrä välivaiheita sekvensoidaan, on mahdollista jäljittää solujen erilaistumisen polku transkriptioavaruudessa "pseudoajan" aikana [46] . Tämä työkalupakki auttaa tutkimaan erityisesti ontogenian mekanismeja ja erojen muodostumista yleensä. Nykyään on olemassa monia erilaisia ​​lähestymistapoja tällaisten lentoratojen rekonstruoimiseen [47] .

Sovellus

Kantasolujen erilaistumistutkimus

Erot yksittäisten solujen välillä ovat kantasolupopulaatioiden perusominaisuus , mutta nämä erot hämärtyvät tavanomaisella soluryhmäanalyysillä. Yksisoluinen RNA-sekvensointi mahdollistaa näiden erojen havaitsemisen ja erilaisten kantasolufenotyyppien havaitsemisen jopa "homogeenisessa" populaatiossa [5] .

Esimerkiksi pitkäikäisten ja lyhytikäisten hiiren hematopoieettisten kantasolujen välillä havaittiin merkittäviä eroja, ja todettiin, että solusyklistä vastuussa olevat geenit vaikuttavat pääasiassa näihin eroihin [48] [49] . Yksisoluisen RNA:n sekvensointia on käytetty hiiren keuhkojen tutkimiseen [50] , ja se on mahdollistanut aiemmin tuntemattomien eri solualatyypeille spesifisten markkerien löytämisen. Myös erilaisia ​​hermoston kantasoluja ja niiden kehityskulkuja on tutkittu [51] . Toisessa tutkimuksessa verrattiin hermoston kantasolujen vaiheita terveillä hiirillä ja hiirillä, joilla oli aivoiskemia [52] .

Embryogeneesitutkimukset

Alkion kehitysprosessia voidaan pitää siirtymänä yksittäisten solujen tasolta organismin tasolle. Alkion kehityksen varhaisten vaiheiden tutkimiseen tarvitaan menetelmiä, jotka voivat toimia pienellä määrällä käytettävissä olevia soluja. Yksisoluisen RNA-sekvensoinnin avulla on tehty yleinen analyysi nisäkkäiden varhaisesta kehityksestä [53] [54] [55] . Geenien ilmentymisprofiilit saatiin ihmisen ja hiiren soluille ennen istutusta tapahtuvan kehityksen aikana [56] [57] sekä ihmisen primaarisille sukusoluille siirtymävaiheen aikana sukupuolirauhasvaiheeseen [58] . Geeniekspression muutoksia äidin ja tsygoottisen siirtymän aikana [59] [60] (prosessi, jossa äidin mRNA :t korvataan alkiolla omalla) tutkittiin hiiren alkiosoluissa. On osoitettu, että hiiren alkiossa tsygoottisen genomin aktivaatio tapahtuu 4-soluvaiheessa, kun taas ihmisillä se tapahtuu 4- ja 8-soluvaiheiden välillä [57] . Sukkulamatolle Caenorhabditis elegans koottiin molekyylikartas sen alkionkehityksestä solun resoluutiolla [61] .

Kudosanalyysi

Kaikkien kudossolujen transkription tutkiminen antaa mahdollisuuden oppia lisää solulinjojen hierarkiasta suurella tarkkuudella. Yksittäisten pernasolujen transkriptomiikan rinnakkaiset tutkimukset ilman edeltävää solujen valintaa ennalta valittujen solumarkkereiden perusteella yhdessä hierarkkisen klusteroinnin kanssa mahdollistivat pernasolulinjojen yleisen rakenteen rekonstruoinnin [62] .

Syöpätutkimus

Pahanlaatuisen kasvaimen kudos koostuu yleensä useista solupopulaatioista, jotka eroavat toisistaan ​​toiminnallisesti ja fenotyyppisesti. Nykyaikaisten käsitysten mukaan kasvaimen kehittymisprosessi voi perustua alkuperäisen kudoksen mutatoituneiden solujen klonaaliseen evoluutioon, mutta myös ns. syövän kantasolujen (CSC:t) hierarkkiseen erilaistumiseen. CSC-konseptin mukaan mikä tahansa pahanlaatuinen kasvain kehittyy yhdestä CSC-populaation esiastesolusta ja kasvain on hierarkkisesti järjestynyt, eli erityyppisillä syöpäsoluilla on erilainen kyky jakautua [63] . Yksisoluisen RNA-sekvensoinnin avulla voidaan tunnistaa yksittäisiä CSC:itä sekä analysoida eri solupopulaatioita, jotka sijaitsevat samassa kasvaimessa [63] .

Siten viiden glioblastoomapotilaan satojen yksittäisten kasvainsolujen transkriptioprofiilit analysoitiin hiljattain , mikä mahdollisti onkogeeniseen signalointiin, proliferaatioon , komplementtiin ja immuunivasteeseen sekä hypoksiaan liittyvien geenien erilaisen ilmentymisen paljastamisen . On myös löydetty soluja, joiden fenotyypit ovat mesenkymaalisen ja epiteelin välissä, mikä on ristiriidassa klassisen epiteeli-mesenkymaalisen siirtymämallin kanssa, jossa on kaksi erillistä solutilaa. Lisäksi saatiin joukko "kantaisia" geenejä, ja solut jakautuivat myös näiden geenien jatkuvalle eikä erilliselle ilmentymistasolle, mikä kuvastaa kasvaimen kantasolujärjestelmän monimutkaista luonnetta [64] .

Tällä hetkellä on olemassa useita metastaasimalleja , kuten myöhäinen leviäminen, varhainen kylvö ja itsestään kylväminen, mutta niillä on edelleen vaikea selittää etäpesäkkeitä useimmissa ihmisen syövissä . Vaikeuksia piilee sekä yllä mainitussa solujen heterogeenisyydessä itse kasvaimessa että metastasoituneiden keskeisten tekijöiden – kiertävien kasvainsolujen (CTC) – analyysin monimutkaisuudesta: nämä solut ovat veressä erittäin harvinaisia ​​(yksi miljoona) [65] .

Äskettäinen tutkimus, jossa käytettiin yhden solun RNA-sekvensointia, pystyi kuitenkin tunnistamaan kolme erillistä geneettistä allekirjoitusta CTC:issä, jotka liittyvät etäpesäkkeisiin melanoomapotilailla [66] . Toisessa tutkimuksessa tarkasteltiin yksittäisten kiertävien kasvainsolujen ja niiden klustereiden leviämistä metastasoituneessa ihmisen rintasyövässä , mukaan lukien hiirimallien avulla. On osoitettu, että klustereilla on lisääntynyt metastaattinen potentiaali yksittäisiin CTC:ihin verrattuna ja että plakoglobiini säätelee tällaisten klustereiden muodostumista [67] . Yksittäisten metastasoituneen haimasyövän CTC-solujen tutkimus on osoittanut, että nämä solut ilmentävät spesifisiä sisäisiä solunulkoisen matriisin proteiineja [68] . Tällaiset tulokset antavat mahdollisuuden ymmärtää paremmin CSC:iden toimintaa ja alkuperäisen kasvaimen solujen ja etäpesäkkeiden välisiä geneettisiä suhteita.

Erillinen onkologisen tutkimuksen aihe on kasvainsolujen kemoterapiaresistenssin hankkiminen . Tämä prosessi on myös edelleen huonosti ymmärretty useimpien ihmisten syöpien kohdalla. Eräässä tuoreessa tutkimuksessa analysoitiin useiden satojen yksittäisten keuhkojen adenokarsinoomasolulinjan solujen transkriptioprofiileja ja tunnistettiin uusia signalointireittejä, jotka liittyvät resistenssiin tietyille kemoterapian komponenteille [69] . Eturauhassyövän CTC -tutkimus on paljastanut ei-kanonisen Wnt-signalointireitin aktivoitumisen, mikä edistää vastustuskykyä antiandrogeenipohjaisille lääkkeille [70] .

Vaihtoehtoinen liitostutkimus

Useimmat eukaryoottigeenit ovat alttiita vaihtoehtoiselle silmukoitumiselle, ilmiölle, joka mahdollistaa geenin eksonien yhdistämisen eri yhdistelmissä, minkä seurauksena yhdestä geenistä on mahdollista tuottaa erilaisia ​​transkriptejä ja siten erilaisia ​​proteiineja, joilla on mahdollisesti erilaisia ​​toimintoja. Huolimatta siitä, että joillakin yksisoluisilla RNA-sekvensointimenetelmillä (esim. SMART-Seq) on lähes täydellinen transkription kattavuus , vaihtoehtoisten isoformien analysointi on vaikeaa menetelmien aiemmin lueteltujen rajoitusten vuoksi. Esimerkiksi pieniä määriä esiintyviä transkriptioita ei ehkä havaita, koska niitä ei voida erottaa biologisesta kohinasta. Kuitenkin jo kehitetään malleja, jotka ottavat huomioon transkriptien jakautumisen yhdistetyssä yksilöllisesti sekvensoitujen solujen joukossa [71] [72] . Niiden avulla voidaan ennustaa tarkemmin eri isoformien lukumäärä yksittäisissä soluissa [71] .

Immunologia

Yhden solun RNA-sekvensointia voidaan käyttää analysoimaan tehokkaasti saman populaation solujen immuunivastetta eri olosuhteissa. Siten hiljattain tehdyssä tutkimuksessa tutkittiin Salmonella - makrofagien vuorovaikutuksen dynamiikkaa isäntäsolujen kanssa, joissa oli erilaisia ​​lipopolysakkaridien (solun seinämän pääkomponentti) modifikaatioita [73] . Toisessa tutkimuksessa tarkasteltiin vastetta hiiren luuytimen dendriittisolujen lipopolysakkarideille [74] .

Katso myös

  • Yksisoluisen DNA:n sekvensointi

Muistiinpanot

  1. ↑ 1 2 Haque Ashraful , Engel Jessica , Teichmann Sarah A. , Lönnberg Tapio. Käytännön opas yksisoluiseen RNA-sekvensointiin biolääketieteelliseen tutkimukseen ja kliinisiin sovelluksiin  //  Genome Medicine. - 2017. - 18. elokuuta ( osa 9 , nro 1 ). - ISSN 1756-994X . - doi : 10.1186/s13073-017-0467-4 .
  2. ↑ Herr Amy E. , Kitamori Takehiko , Landegren Ulf , Kamali-Moghaddam Masood. Seuraava aalto edistyy yksisoluanalyyseissä  //  Analyytikko. - 2019. - Vol. 144 , nro. 3 . - s. 735-737 . — ISSN 0003-2654 . doi : 10.1039 / c9an90011j .
  3. ↑ Chen Haide , Ye Fang , Guo Guoji. Mullistava immunologia yksisoluisen RNA-sekvensoinnin avulla  //  Cellular & Molecular Immunology. - 2019. - 22. helmikuuta ( osa 16 , nro 3 ). - s. 242-249 . — ISSN 1672-7681 . - doi : 10.1038/s41423-019-0214-4 .
  4. ↑ Kumar Pavithra , Tan Yuqi , Cahan Patrick. Kehityksen ja kantasolujen ymmärtäminen käyttämällä yksisolupohjaisia ​​geeniekspression analyysejä   // Kehitys . - 2017. - 1. tammikuuta ( nide 144 , nro 1 ). - s. 17-32 . — ISSN 0950-1991 . - doi : 10.1242/dev.133058 .
  5. ↑ 1 2 3 Svensson Valentine , Vento-Tormo Roser , Teichmann Sarah A. Yksisoluisen RNA-seq:n eksponentiaalinen skaalaus viimeisen vuosikymmenen aikana  //  Nature Protocols. - 2018. - 1. maaliskuuta ( nide 13 , nro 4 ). - s. 599-604 . — ISSN 1754-2189 . - doi : 10.1038/nprot.2017.149 .
  6. ↑ 1 2 3 4 5 6 Hedlund Eva , Deng Qiaolin. Yksisoluinen RNA-sekvensointi: Tekniset edistysaskeleet ja biologiset sovellukset  //  Lääketieteen molekyylinäkökohdat. - 2018. - Helmikuu ( osa 59 ). - s. 36-46 . — ISSN 0098-2997 . - doi : 10.1016/j.mam.2017.07.003 .
  7. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Hwang Byungjin , Lee Ji Hyun , Bang Duhee. Yksisoluisen RNA:n sekvensointiteknologiat ja bioinformatiikan putkistot  //  Experimental & Molecular Medicine. - 2018. - elokuu ( osa 50 , nro 8 ). — ISSN 2092-6413 . - doi : 10.1038/s12276-018-0071-8 .
  8. ↑ Kolodziejczyk Aleksandra A. , Kim Jong Kyoung , Svensson Valentine , Marioni John C. , Teichmann Sarah A. The Technology and Biology of Single-Cell RNA Sequencing  //  Molecular Cell. - 2015. - toukokuu ( osa 58 , nro 4 ). - s. 610-620 . — ISSN 1097-2765 . - doi : 10.1016/j.molcel.2015.04.005 .
  9. ↑ 1 2 3 4 Zhang Xiannian , Li Tianqi , Liu Feng , Chen Yaqi , Yao Jiacheng , Li Zeyao , Huang Yanyi , Wang Jianbin. Pisarapohjaisten ultra-suorituskykyisten yksisoluisten RNA-Seq-järjestelmien vertaileva analyysi  //  Molecular Cell. - 2019. - tammikuu ( osa 73 , nro 1 ). - P. 130-142.e5 . — ISSN 1097-2765 . - doi : 10.1016/j.molcel.2018.10.020 .
  10. ↑ White AK , VanInsberghe M. , Petriv OI , Hamidi M. , Sikorski D. , Marra MA , Piret J. , Aparicio S. , Hansen CL High-throughput mikrofluidinen yksisoluinen RT-qPCR  //  Proceedings of the National Academy of Tieteet. - 2011. - 1. elokuuta ( nide 108 , nro 34 ). - P. 13999-14004 . — ISSN 0027-8424 . - doi : 10.1073/pnas.1019446108 .
  11. ↑ Sanchez-Freire Veronica , Ebert Antje D , Kalisky Tomer , Quake Stephen R , Wu Joseph C. Mikrofluidinen yksisoluinen reaaliaikainen PCR geeniekspressiomallien vertailevaan analyysiin  //  Nature Protocols. - 2012. - 5. huhtikuuta ( nide 7 , nro 5 ). - s. 829-838 . — ISSN 1754-2189 . - doi : 10.1038/nprot.2012.021 .
  12. ↑ Everaert Celine , Luypaert Manuel , Maag Jesper LV , Cheng Quek Xiu , Dinger Marcel E. , Hellemans Jan , Mestdagh Pieter. RNA-sekvensointianalyysin työnkulkujen benchmarking käyttämällä koko transkription RT-qPCR-ilmentymisdataa  //  Scientific Reports. - 2017. - 8. toukokuuta ( osa 7 , nro 1 ). — ISSN 2045-2322 . - doi : 10.1038/s41598-017-01617-3 .
  13. ↑ Kameishi Sumako , Umemoto Terumasa , Matsuzaki Yu , Fujita Masako , Okano Teruo , Kato Takashi , Yamato Masayuki. Kanin limbaaliepiteelisivupopulaatiosolujen karakterisointi RNA-sekvensointia ja yksisoluista qRT-PCR:ää käyttämällä  //  Biokemiallinen ja biofysikaalinen tutkimusviestintä. - 2016. - toukokuu ( nide 473 , nro 3 ). - s. 704-709 . — ISSN 0006-291X . - doi : 10.1016/j.bbrc.2015.10.155 .
  14. ↑ Ziegenhain Christoph , Vieth Beate , Parekh Swati , Reinius Björn , Guillaumet-Adkins Amy , Smets Martha , Leonhardt Heinrich , Heyn Holger , Hellmann Ines , Enard Wolfgang. Yksisoluisten RNA-sekvensointimenetelmien vertaileva analyysi  //  Molecular Cell. - 2017. - Helmikuu ( osa 65 , nro 4 ). - P. 631-643.e4 . — ISSN 1097-2765 . - doi : 10.1016/j.molcel.2017.01.023 .
  15. ↑ 1 2 Gao Dan , Jin Feng , Zhou Min , Jiang Yuyang. Viimeaikaiset edistysaskeleet yhden solun manipuloinnissa ja mikrofluidiikan biokemiallisessa analyysissä  //  Analyytikko. - 2019. - Vol. 144 , nro. 3 . - s. 766-781 . — ISSN 0003-2654 . - doi : 10.1039/c8an01186a .
  16. ↑ Svec David , Andersson Daniel , Pekny Milos , Sjöback Robert , Kubista Mikael , Ståhlberg Anders. Suora solulyysi yksisoluisten geenien ilmentymisen profilointiin  //  Onkologian rajat. - 2013. - Vol. 3 . — ISSN 2234-943X . — doi : 10.3389/fonc.2013.00274 .
  17. ↑ 1 2 Zhang Yi , Gao Jiaxin , Huang Yanyi , Wang Jianbin. Mikro-organismien yksisoluisen RNA-sekvenssin viimeaikainen kehitys  //  Biophysical Journal. - 2018. - heinäkuu ( osa 115 , nro 2 ). - s. 173-180 . — ISSN 0006-3495 . - doi : 10.1016/j.bpj.2018.06.008 .
  18. ↑ 1 2 Zajac Pawel , Islam Saiful , Hochgerner Hannah , Lönnerberg Peter , Linnarsson Sten. MMLV-peräisten käänteisten transkriptaasien ei-mallipohjaisten nukleotidien sisällyttämisen perusasetukset  //  PLoS ONE. - 2013. - 31. joulukuuta ( osa 8 , nro 12 ). — P.e85270 . — ISSN 1932-6203 . - doi : 10.1371/journal.pone.0085270 .
  19. ↑ 1 2 Chen Geng , Ning Baitang , Shi Tieliu. Yksisoluiset RNA-Seq-tekniikat ja niihin liittyvä laskennallinen data-analyysi  //  Genetiikan rajat. - 2019. - 5. huhtikuuta ( nide 10 ). - ISSN 1664-8021 . - doi : 10.3389/fgene.2019.00317 .
  20. ↑ Kim Daehwan , Pertea Geo , Trapnell Cole , Pimentel Harold , Kelley Ryan , Salzberg Steven L. TopHat2: transkriptomien tarkka kohdistus insertioiden, deleetioiden ja geenifuusioiden läsnä ollessa  //  Genome Biology. - 2013. - Vol. 14 , ei. 4 . — P.R36 . — ISSN 1465-6906 . - doi : 10.1186/gb-2013-14-4-r36 .
  21. ↑ Kim Daehwan , Langmead Ben , Salzberg Steven L. HISAT: nopeasti spliced ​​aligner, jolla on vähän muistivaatimuksia  //  Nature Methods. - 2015. - 9. maaliskuuta ( nide 12 , nro 4 ). - s. 357-360 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/nmeth.3317 .
  22. ↑ Büttner Maren , Miao Zhichao , Wolf F. Alexander , Teichmann Sarah A. , Theis Fabian J. Testimetriikka yksisoluisen RNA-seq- eräkorjauksen arvioimiseksi  //  Nature Methods. - 2018. - 20. joulukuuta ( osa 16 , nro 1 ). - s. 43-49 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/s41592-018-0254-1 .
  23. ↑ Bacher Rhonda , Chu Li-Fang , Leng Ning , Gasch Audrey P , Thomson James A , Stewart Ron M , Newton Michael , Kendziorski Christina. SCnorm: yksisoluisten RNA-seq-tietojen vankka normalisointi  //  Nature Methods. - 2017. - 17. huhtikuuta ( nide 14 , nro 6 ). - s. 584-586 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/nmeth.4263 .
  24. ↑ Katayama Shintaro , Töhönen Virpi , Linnarsson Sten , Kere Juha. SAMstrt: tilastollinen testi differentiaalista ilmentymistä varten yksisolutranskriptomissa piikki-normalisoinnilla   // Bioinformatics . - 2013. - 31. elokuuta ( osa 29 , nro 22 ). - P. 2943-2945 . — ISSN 1460-2059 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btt511 .
  25. ↑ van Dijk David , Sharma Roshan , Nainys Juozas , Yim Kristina , Kathail Pooja , Carr Ambrose J. , Burdziak Cassandra , Moon Kevin R. , Chaffer Christine L. , Pattabiraman Diwakar , Bierie Brian , Mazutis S , Mi Krishnas , Wolf Guymy Pe'er Dana. Geenivuorovaikutusten palauttaminen yksisolutiedoista tiedonhajauttamisen avulla   // Solu . - 2018. - heinäkuu ( osa 174 , nro 3 ) — P. 716-729.e27 . — ISSN 0092-8674 . - doi : 10.1016/j.cell.2018.05.061 .
  26. ↑ Talwar Divyanshu , Mongia Aanchal , Sengupta Debarka , Majumdar Angshul. AutoImpute: Autoencoder-pohjainen yksisoluisen RNA-seq-tietojen imputointi  //  Tieteelliset raportit. - 2018. - 5. marraskuuta ( nide 8 , nro 1 ). — ISSN 2045-2322 . - doi : 10.1038/s41598-018-34688-x .
  27. ↑ Rostom R. , Svensson V. , Teichmann SA , Kar G. Computational approaches for interpreting scRNA-seq data.  (englanniksi)  // FEBS Letters. - 2017. - elokuu ( osa 591 , nro 15 ). - P. 2213-2225 . - doi : 10.1002/1873-3468.12684 . — PMID 28524227 .
  28. ↑ Zhang X. , Li T. , Liu F. , Chen Y. , Yao J. , Li Z. , Huang Y. , Wang J. Pisarapohjaisten ultra-suuritehoisten yksisoluisten RNA-Seq-järjestelmien vertaileva analyysi .  (englanniksi)  // Molecular Cell. - 2019. - 3. tammikuuta ( osa 73 , nro 1 ). - s. 130-142 . - doi : 10.1016/j.molcel.2018.10.020 . — PMID 30472192 .
  29. ↑ 1 2 Ntranos Vasilis , Kamath Govinda M. , Zhang Jesse M. , Pachter Lior , Tse David N. Nopea ja tarkka yksisoluinen RNA-seq-analyysi klusteroimalla transkriptien yhteensopivuuslukuja  //  Genome Biology. - 2016. - 26. toukokuuta ( nide 17 , nro 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-016-0970-8 .
  30. ↑ Satija Rahul , Farrell Jeffrey A , Gennert David , Schier Alexander F , Regev Aviv. Yksisoluisten geeniekspressiotietojen spatiaalinen rekonstruktio  //  Nature Biotechnology. - 2015. - 13. huhtikuuta ( nide 33 , nro 5 ). - s. 495-502 . — ISSN 1087-0156 . - doi : 10.1038/nbt.3192 .
  31. ↑ Baran Yael , Sebe-Pedros Arnau , Lubling Yaniv , Giladi Amir , Chomsky Elad , Meir Zohar , Hoichman Michael , Lifshitz Aviezer , Tanay Amos. MetaCell: yhden solun RNA-seq-tietojen analyysi k-NN-graafiosioita  käyttämällä . - 2018 - 8. lokakuuta. - doi : 10.1101/437665 .
  32. ↑ Zhang Jesse M. , Fan Jue , Fan H. Christina , Rosenfeld David , Tse David N. Tulkittava kehys yksisoluisten RNA-Seq-tietosarjojen klusterointiin  //  BMC Bioinformatics. - 2018. - 9. maaliskuuta ( osa 19 , nro 1 ). — ISSN 1471-2105 . - doi : 10.1186/s12859-018-2092-7 .
  33. ↑ Tung Po-Yuan , Blischak John D. , Hsiao Chiaowen Joyce , Knowles David A. , Burnett Jonathan E. , Pritchard Jonathan K. , Gilad Yoav. Erävaikutukset ja yksisoluisten geeniekspressiotutkimusten tehokas suunnittelu  (englanniksi)  // Scientific Reports. - 2017. - 3. tammikuuta ( osa 7 , nro 1 ). — ISSN 2045-2322 . - doi : 10.1038/srep39921 .
  34. ↑ Hicks Stephanie C , Townes F. William , Teng Mingxiang , Irizarry Rafael A. Puuttuvat tiedot ja tekninen vaihtelu yksisoluisissa RNA-sekvensointikokeissa  . - 2015 - 25 elokuuta. - doi : 10.1101/025528 .
  35. ↑ Chen Huidong , Albergante Luca , Hsu Jonathan Y. , Lareau Caleb A. , Lo Bosco Giosuè , Guan Jihong , Zhou Shuigeng , Gorban Alexander N. , Bauer Daniel E. , Aryee Martin J. , Langenau David M. , Zinovy ​​Andrei Buenrostro Jason D. , Yuan Guo-Cheng , Pinello Luca. Yksisoluisten lentoratojen rekonstruktio, omics-datan tutkiminen ja kartoitus STREAM-ohjelmalla  //  Nature Communications. - 2019. - 23. huhtikuuta ( osa 10 , nro 1 ). — ISSN 2041-1723 . - doi : 10.1038/s41467-019-09670-4 .
  36. ↑ Lall Snehalika , Sinha Debajyoti , Bandyopadhyay Sanghamitra , Sengupta Debarka. Single-Cell RNA-seq Datan rakennetietoinen  pääkomponenttianalyysi //  Journal of Computational Biology. - 2018. - joulukuu ( osa 25 , nro 12 ). - s. 1365-1373 . — ISSN 1557-8666 . - doi : 10.1089/cmb.2018.0027 .
  37. ↑ Kobak Dmitry , Berens Philipp. t - SNE:n käyttö yksisoluiseen transkriptiikkaan  . - 2018 - 25 lokakuuta. - doi : 10.1101/453449 .
  38. ↑ Wang Bo , Zhu Junjie , Pierson Emma , ​​​​Ramazzotti Daniele , Batzoglou Serafim. Yksisoluisen RNA-seq-datan visualisointi ja analysointi ydinpohjaisen samankaltaisuusoppimisen  avulla . - 2016 - 9. toukokuuta. - doi : 10.1101/052225 .
  39. ↑ Becht Etienne , McInnes Leland , Healy John , Dutertre Charles-Antoine , Kwok Immanuel WH , Ng Lai Guan , Ginhoux Florent , Newell Evan W. Mittasuhteiden vähentäminen yksisoluisten tietojen visualisoimiseksi UMAP:n avulla  //  Nature Biotechnology. - 2018. - 3. joulukuuta ( nide 37 , nro 1 ). - s. 38-44 . — ISSN 1087-0156 . - doi : 10.1038/nbt.4314 .
  40. ↑ Finak Greg , McDavid Andrew , Yajima Masanao , Deng Jingyuan , Gersuk Vivian , Shalek Alex K. , Slichter Chloe K. , Miller Hannah W. , McElrath M. Juliana , Prlic Martin , Linsley Peter S. , Gottardo Raphael. MAST: joustava tilastollinen kehys transkription muutosten arvioimiseksi ja heterogeenisyyden karakterisoimiseksi yksisoluisissa RNA-sekvensointitiedoissa  //  Genome Biology. - 2015. - joulukuu ( osa 16 , nro 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-015-0844-5 .
  41. ↑ Kharchenko Peter V , Silberstein Lev , Scadden David T. Bayesian lähestymistapa yksisoluisen differentiaalisen ilmentymisen analyysiin  //  Nature Methods. - 2014. - 18. toukokuuta ( osa 11 , nro 7 ). - s. 740-742 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/nmeth.2967 .
  42. ↑ Emmert-Strei Frank , Dehmer Matthias , Haibe-Kains Benjamin. Geenisäätelyverkot ja niiden sovellukset: biologisten ja lääketieteellisten ongelmien ymmärtäminen verkkojen näkökulmasta  //  Frontiers in Cell and Developmental Biology. - 2014. - 19. elokuuta ( osa 2 ). — ISSN 2296-634X . - doi : 10.3389/fcell.2014.00038 .
  43. ↑ Kotera Masaaki , Yamanishi Yoshihiro , Moriya Yuki , Kanehisa Minoru , Goto Susumu. GENIES: geeniverkoston päättelymoottori, joka perustuu valvottuun analyysiin  //  Nucleic Acids Research. - 2012. - 14. kesäkuuta ( osa 40 , nro W1 ). - P.W162-W167 . — ISSN 0305-1048 . - doi : 10.1093/nar/gks459 .
  44. ↑ Shmulevich I. , Dougherty ER , Kim S. , Zhang W. Todennäköisyyspohjaiset Boolean-verkot: sääntöpohjainen epävarmuusmalli geenisäätelyverkostoille   // Bioinformatics . - 2002. - 1. helmikuuta ( nide 18 , nro 2 ). - s. 261-274 . — ISSN 1367-4803 . - doi : 10.1093/bioinformatiikka/18.2.261 .
  45. ↑ Zhang Xiujun , Zhao Xing-Ming , He Kun , Lu Le , Cao Yongwei , Liu Jingdong , Hao Jin-Kao , Liu Zhi-Ping , Chen Luonan. Geenisäätelyverkostojen päättäminen geenien ilmentymisdatasta ehdolliseen keskinäiseen tietoon perustuvalla polun konsistenssin algoritmilla   // Bioinformatics . - 2011. - 15. marraskuuta ( nide 28 , nro 1 ). - s. 98-104 . — ISSN 1460-2059 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btr626 .
  46. ↑ Griffiths Jonathan A , Scialdone Antonio , Marioni John C. Yksisoluisen genomiikan käyttäminen kehitysprosessien ja solujen kohtalopäätösten ymmärtämiseen  //  Molecular Systems Biology. - 2018. - huhtikuu ( osa 14 , nro 4 ). — ISSN 1744-4292 . - doi : 10.15252/msb.20178046 .
  47. ↑ Saelens Wouter , Cannoodt Robrecht , Todorov Helena , Saeys Yvan. Yksisoluisten lentoratojen päättelymenetelmien vertailu  (englanniksi)  // Nature Biotechnology. - 2019. - 1. huhtikuuta ( osa 37 , nro 5 ). - s. 547-554 . — ISSN 1087-0156 . - doi : 10.1038/s41587-019-0071-9 .
  48. ↑ Kowalczyk Monika S. , Tirosh Itay , Heckl Dirk , Rao Tata Nageswara , Dixit Atray , Haas Brian J. , Schneider Rebekka K. , Wagers Amy J. , Ebert Benjamin L. , Regev Aviv. Yksisoluinen RNA-seq paljastaa muutokset solusyklissä ja erilaistumisohjelmissa hematopoieettisten kantasolujen ikääntyessä  //  Genomitutkimus. - 2015. - 1. lokakuuta ( osa 25 , nro 12 ). - P. 1860-1872 . — ISSN 1088-9051 . - doi : 10.1101/gr.192237.115 .
  49. ↑ Tsang Jason CH , Yu Yong , Burke Shannon , Buettner Florian , Wang Cui , Kolodziejczyk Aleksandra A. , Teichmann Sarah A. , Lu Liming , Liu Pentao. Yksisoluinen transkriptominen rekonstruktio paljastaa solusyklin ja usean linjan erilaistumisvirheet Bcl11a-puutteellisissa hematopoieettisissa kantasoluissa  //  Genome Biology. - 2015. - 21. syyskuuta ( osa 16 , nro 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-015-0739-5 .
  50. ↑ Treutlein Barbara , Brownfield Doug G. , Wu Angela R. , Neff Norma F. , Mantalas Gary L. , Espinoza F. Hernan , Desai Tushar J. , Krasnow Mark A. , Quake Stephen R. Distaalisen linjan linjahierarkioiden rekonstruointi epiteeli käyttämällä yksisoluista RNA-sekvenssiä   // Nature . - 2014. - 13. huhtikuuta ( nide 509 , nro 7500 ). - s. 371-375 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/luonto13173 .
  51. ↑ Shin Jaehoon , Berg Daniel A. , Zhu Yunhua , Shin Joseph Y. , Song Juan , Bonaguidi Michael A. , Enikolopov Grigori , Nauen David W. , Christian Kimberly M. , Ming Guo-li , Song Hongjun. Yksisoluinen RNA-Seq, jossa on vesiputous, paljastaa aikuisen neurogeneesin taustalla olevat molekyylikaskadit  //  Solun kantasolut. - 2015. - syyskuu ( osa 17 , nro 3 ). - s. 360-372 . — ISSN 1934-5909 . - doi : 10.1016/j.stem.2015.07.013 .
  52. ↑ Llorens-Bobadilla Enric , Zhao Sheng , Baser Avni , Saiz-Castro Gonzalo , Zwadlo Klara , Martin-Villalba Ana. Yksisoluinen transkriptomiikka paljastaa uinuvien hermoston kantasolujen populaation, jotka aktivoituvat aivovaurion seurauksena  //  Solujen kantasolut. - 2015. - syyskuu ( osa 17 , nro 3 ). - s. 329-340 . — ISSN 1934-5909 . - doi : 10.1016/j.stem.2015.07.002 .
  53. ↑ Deng Q. , Ramskold D. , Reinius B. , Sandberg R. Yksisoluinen RNA-Seq paljastaa dynaamisen, satunnaisen monoalleelisen geeniekspression nisäkässoluissa   // Tiede . - 2014. - 9. tammikuuta ( nide 343 , nro 6167 ). - s. 193-196 . — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/tiede.1245316 .
  54. ↑ Xue Zhigang , Huang Kevin , Cai Chaochao , Cai Lingbo , Jiang Chun-yan , Feng Yun , Liu Zhenshan , Zeng Qiao , Cheng Liming , Sun Yi E. , Liu Jia-yin , Horvath Steve , Fan Guoping. Yksisoluisen RNA-sekvensoinnilla paljastetut geneettiset ohjelmat ihmisen ja hiiren varhaisissa alkioissa   // Nature . - 2013. - 28. heinäkuuta ( nide 500 , nro 7464 ). - s. 593-597 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/luonto12364 .
  55. ↑ Tang Fuchou , Barbacioru Catalin , Bao Siqin , Lee Caroline , Nordman Ellen , Wang Xiaohui , Lao Kaiqin , Surani M. Azim. Alkion kantasolujen johtamisen jäljittäminen sisäisestä solumassasta yksisoluisen RNA-Seq-analyysin avulla  //  Solun kantasolu. - 2010. - toukokuu ( osa 6 , nro 5 ). - s. 468-478 . — ISSN 1934-5909 . - doi : 10.1016/j.stem.2010.03.015 .
  56. ↑ Tang Fuchou , Barbacioru Catalin , Nordman Ellen , Bao Siqin , Lee Caroline , Wang Xiaohui , Tuch Brian B. , Heard Edith , Lao Kaiqin , Surani M. Azim. Deterministinen ja stokastinen alleelispesifinen geenin ilmentyminen yhden hiiren blastomeereissä  //  PLoS ONE. - 2011. - 23. kesäkuuta ( osa 6 , nro 6 ). — P. e21208 . — ISSN 1932-6203 . - doi : 10.1371/journal.pone.0021208 .
  57. ↑ 1 2 Yan Liying , Yang Mingyu , Guo Hongshan , Yang Lu , Wu Jun , Li Rong , Liu Ping , Lian Ying , Zheng Xiaoying , Yan Jie , Huang Jin , Li Ming , Wu Xinglong , Wen Kain Lu , Lao Rui Kaiqin Lu , Qiao Jie , Tang Fuchou. Ihmisen preimplantaatioalkioiden ja alkion kantasolujen yksisoluinen RNA-Seq-profiili  //  Nature Structural & Molecular Biology. - 2013. - 11. elokuuta ( osa 20 , nro 9 ). - s. 1131-1139 . — ISSN 1545-9993 . doi : 10.1038 / nsmb.2660 .
  58. ↑ Guo Fan , Yan Liying , Guo Hongshan , Li Lin , Hu Boqiang , Zhao Yangyu , Yong Jun , Hu Yuqiong , Wang Xiaoye , Wei Yuan , Wang Wei , Li Rong , Yan Jie , Zhi Xu , Jin Zhang Yan Wenxin , Hou Yu , Zhu Ping , Li Jingyun , Zhang Ling , Liu Sirui , Ren Yixin , Zhu Xiaohui , Wen Lu , Gao Yi Qin , Tang Fuchou , Qiao Jie. Ihmisen alkuperäisten sukusolujen transkriptomi- ja DNA-metylomimaisemat   // Solu . - 2015. - Kesäkuu ( osa 161 , nro 6 ). - s. 1437-1452 . — ISSN 0092-8674 . - doi : 10.1016/j.cell.2015.05.015 .
  59. ↑ Biase Fernando H. , Cao Xiaoyi , Zhong Sheng. Solun kohtalon taipumus 2- ja 4-soluisten hiiren alkioiden sisällä paljastettiin yksisoluisen RNA-sekvensoinnin avulla  //  Genomitutkimus. - 2014. - 5. elokuuta ( nide 24 , nro 11 ). - P. 1787-1796 . — ISSN 1088-9051 . - doi : 10.1101/gr.177725.114 .
  60. ↑ Shi Junchao , Chen Qi , Li Xin , Zheng Xiudeng , Zhang Ying , Qiao Jie , Tang Fuchou , Tao Yi , Zhou Qi , Duan Enkui . Yksisoluisen RNA-seq:n (englanniksi) paljastama dynaaminen transkription symmetrian rikkominen implantaatiota edeltävässä nisäkäsalkion kehityksessä   // Kehitys. - 2015. - 22. syyskuuta ( nide 142 , nro 20 ). - P. 3468-3477 . — ISSN 0950-1991 . - doi : 10.1242/dev.123950 .
  61. ↑ Pakkaaja Jonathan S. , Zhu Qin , Huynh Chau , Sivaramakrishnan Priya , Preston Elicia , Dueck Hannah , Stefanik Derek , Tan Kai , Trapnell Cole , Kim Junhyong , Waterston Robert H. , Murray John I. Sukuperäinen C mole -atlas elegansin embryogeneesi yhden solun  resoluutiolla . - 2019 - 1. maaliskuuta. - doi : 10.1101/565549 .
  62. ↑ Jaitin DA , Kenigsberg E. , Keren-Shaul H. , Elefant N. , Paul F. , Zaretsky I. , Mildner A. , ​​Cohen N. , Jung S. , Tanay A. , Amit I. Massiivinen rinnakkainen yksisoluinen RNA-seq kudosten markkerittomaan hajoamiseen solutyypeiksi.  (englanti)  // Tiede (New York, NY). - 2014. - 14. helmikuuta ( nide 343 , nro 6172 ). - s. 776-779 . - doi : 10.1126/tiede.1247651 . — PMID 24531970 .
  63. ↑ 1 2 Keskity syövän kantasoluihin . elementy.ru
  64. ↑ Patel AP , Tirosh I. , Trombetta JJ , Shalek AK , Gillespie SM , Wakimoto H. , Cahill DP , Nahed BV , Curry WT , Martuza RL , Louis DN , Rozenblatt -Rosen O. , Suva A. ML , Regstein BE Yksisoluinen RNA-seq korostaa intratumoraalista heterogeenisyyttä primaarisessa glioblastoomassa   // Tiede . - 2014. - 12. kesäkuuta ( nide 344 , nro 6190 ). - s. 1396-1401 . — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/tiede.1254257 .
  65. ↑ Miller MC, Doyle GV, Terstappen LW (2010). "CellSearch-järjestelmän havaitsemien kiertävien kasvainsolujen merkitys potilailla, joilla on metastaattinen rintasyöpä ja eturauhassyöpä" . J Oncol _ ]. 2010 : 1-8. DOI : 10.1155/2010/617421 . PMC2793426  _ _ PMID20016752  . _
  66. ↑ Ramsköld D. , Luo S. , Wang YC , Li R. , Deng Q. , Faridani OR , Daniels GA , Khrebtukova I. , Loring JF , Laurent LC , Schroth GP , Sandberg R. Täyspitkä mRNA-Seq yksittäisestä - RNA:n ja yksittäisten kiertävien kasvainsolujen tasot.  (englanniksi)  // Nature Biotechnology. - 2012. - elokuu ( osa 30 , nro 8 ). - s. 777-782 . - doi : 10.1038/nbt.2282 . — PMID 22820318 .
  67. ↑ Aceto Nicola , Bardia Aditya , Miyamoto David T. , Donaldson Maria C. , Wittner Ben S. , Spencer Joel A. , Yu Min , Pely Adam , Engstrom Amanda , Zhu Huili , Brannigan Brian W. , Kapur Ravi , Stott Shannon L . , Shioda Toshi , Ramaswamy Sridhar , Ting David T. , Lin Charles P. , Toner Mehmet , Haber Daniel A. , Maheswaran Shyamala. Kiertävät kasvainsoluklusterit ovat rintasyövän metastaasin oligoklonaalisia esiasteita   // Solu . - 2014. - elokuu ( nide 158 , nro 5 ). - s. 1110-1122 . — ISSN 0092-8674 . - doi : 10.1016/j.cell.2014.07.013 .
  68. ↑ Ting DT , Wittner BS , Ligorio M. , Vincent Jordan N. , Shah AM , Miyamoto DT , Aceto N. , Bersani F. , Brannigan BW , Xega K. , Ciciliano JC , Zhu H. , MacKenzie JC , Trautwein OC. , Arora KS , Shahid M. , Ellis HL , Qu N. , Bardeesy N. , Rivera MN , Deshpande V. , Ferrone CR , Kapur R. , Ramaswamy S. , Shioda T. , Toner M. , Maheswaran S. , Haber DA Yksisoluinen RNA-sekvensointi tunnistaa solunulkoisen matriisigeenin ilmentymisen haiman kiertävien kasvainsolujen toimesta.  (englanniksi)  // Soluraportit. - 2014. - 25. syyskuuta ( osa 8 , nro 6 ). - P. 1905-1918 . - doi : 10.1016/j.celrep.2014.08.029 . — PMID 25242334 .
  69. ↑ Suzuki Ayako , Matsushima Koutatsu , Makinoshima Hideki , Sugano Sumio , Kohno Takashi , Tsuchihara Katsuya , Suzuki Yutaka. Keuhkojen adenokarsinoomasolulinjojen yksisoluanalyysi paljastaa yksittäisten solujen erilaiset ilmentymismallit, joita molekyylikohdelääkehoito herättää  //  Genome Biology. - 2015. - 3. huhtikuuta ( nide 16 , nro 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-015-0636-y .
  70. ↑ Miyamoto DT , Zheng Y. , Wittner BS , Lee RJ , Zhu H. , Broderick KT , Desai R. , Fox DB , Brannigan BW , Trautwein J. , Arora KS , Desai N. , Dahl DM , Smith , Sequist LV , Kapur R. , Wu C.-L. , Shioda T. , Ramaswamy S. , Ting DT , Toner M. , Maheswaran S. , Haber DA :n yhden eturauhasen CTC:n RNA-Seq liittyy ei-kanoniseen Wnt-signalointiin antiandrogeeniresistenssissä   // Science . - 2015. - 17. syyskuuta ( nide 349 , nro 6254 ). - s. 1351-1356 . — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/science.aab0917 .
  71. ↑ 1 2 Welch Joshua D. , Hu Yin , Prins Jan F. Vaihtoehtoisen silmukoinnin tehokas havaitseminen yksittäisten solujen populaatiossa  //  Nucleic Acids Research. - 2016. - 5. tammikuuta ( nide 44 , nro 8 ). - P. e73-e73 . — ISSN 0305-1048 . - doi : 10.1093/nar/gkv1525 .
  72. ↑ Marinov GK , Williams BA , McCue K. , Schroth GP , Gertz J. , Myers RM , Wold BJ Yksisoluisista transkripteistä solupooliin: Stokastisuus geeniekspressiossa ja RNA-silmukoitumisessa  //  Genome Research. - 2013. - 3. joulukuuta ( nide 24 , nro 3 ). - s. 496-510 . — ISSN 1088-9051 . - doi : 10.1101/gr.161034.113 .
  73. ↑ Avraham R. , Haseley N. , Brown D. , Penaranda C. , Jijon HB , Trombetta JJ , Satija R. , Shalek AK , Xavier RJ , Regev A. , Hung DT Pathogen Cell-to-Cell Variability Drives Hostogeneity Immuunivasteet.  (englanniksi)  // Solu. - 2015. - 10. syyskuuta ( nide 162 , nro 6 ). - s. 1309-1321 . - doi : 10.1016/j.cell.2015.08.027 . — PMID 26343579 .
  74. ↑ Shalek Alex K. , Satija Rahul , Adiconis Xian , Gertner Rona S. , Gaublomme Jellert T. , Raychowdhury Raktima , Schwartz Schraga , Yosef Nir , Malboeuf Christine , Lu Diana , Trombetta John Andreen A. , Hacohen Nir , Levin Joshua Z. , Park Hongkun , Regev Aviv. Yksisoluinen transkriptomiikka paljastaa bimodaalisen ilmentymisen ja silmukoinnin immuunisoluissa   // Nature . - 2013. - 19. toukokuuta ( nide 498 , nro 7453 ). - s. 236-240 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/luonto12172 .

Linkit