El año pasado, los investigadores de Broad describieron un método de secuenciación de ARN de un solo núcleo llamado sNuc-Seq. Este sistema permitió a los investigadores estudiar los perfiles de expresión génica de los tipos de células difíciles de aislar, así como las células de los tejidos archivados.el equipo ha superado un obstáculo clave para el uso generalizado de sNuc-Seq: la escala.
en un artículo publicado en Métodos de la naturaleza , los becarios posdoctorales Naomi Habib, Inbal Avraham-Davidi y Anindita Basu; los miembros del instituto principal Feng Zhang y Aviv Regev; y sus colegas revelan DroNc-Seq, una técnica de perfil de expresión de células individuales que combina sNuc-Seq con microfluídica, permitiendomedición paralela masiva de la expresión génica en tejidos estructuralmente complicados.
Los investigadores lucharon en el pasado para estudiar la expresión en neuronas y otras células de tejidos complejos, como el cerebro, a nivel de células individuales. Esto se debió a que los procedimientos para aislar las células afectaron su contenido de ARN y no siempre capturaron con precisión elproporciones verdaderas de los tipos de células presentes en una muestra. Además, los procedimientos no funcionaron para tejidos archivados congelados. sNuc-Seq evitó esos problemas al usar núcleos individuales extraídos de las células como punto de partida.
sNuc-Seq, sin embargo, es una tecnología de bajo rendimiento, que utiliza placas de 96 o 384 pocillos para recolectar y procesar muestras. Para escalar el método hasta el nivel necesario para estudiar eficientemente miles de núcleos a la vez,el equipo recurrió a la microfluídica. Su inspiración: Drop-Seq, una técnica de ARN-seq de una sola célula scRNAseq que encapsula células individuales junto con perlas de ADN con código de barras en microgotas para acelerar en gran medida los experimentos de perfil de expresión y reducir el costo.
Para probar la precisión y la velocidad del nuevo método, el equipo comparó con éxito DroNc-Seq contra Drop-Seq, sNuc-Seq y otros métodos scRNAseq de menor rendimiento utilizando una línea celular de ratón y tejido cerebral de ratón. También lo aplicaron al cerebro humano.tejido recolectado por el Proyecto de Expresión de Tejido Genotipo GTEx, encontrando que podrían a identificar firmas de expresión exclusivas de neuronas, células gliales y otros tipos de células en el cerebro incluidos tipos raros, yb diferenciar entre células estrechamente relacionadassubtipos
La robustez y la precisión de DroNc-Seq sugieren que podría ser una valiosa adición a la estabilidad de las tecnologías que se utilizan como parte del Human Cell Atlas y otros esfuerzos basados en scRNAseq.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Amplio del MIT y Harvard . Original escrito por Tom Ulrich. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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