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单细胞分析系统

发布时间:2018/10/31 点击量:
          单细胞分析系统在这样一个时代,世界各地成千上万的生物学家在成为主要科技媒体的头条新闻时,也希望将其研究带入以数据为中心的互联网时代。
 
    对于单细胞科学家来说尤其如此。为了更准确和准确地表示细胞间的异质性,并取得令人信服的结果,研究人员希望从细胞中获得尽可能多的信息。
 
   即使序列复盖面相对清晰,序列技术,基于液滴的单细胞转录组年龄可以产生良好的实验效果。最近,主要国际期刊上发表的三本书从不同角度强调了在DNA序列和染色体结构两方面进行大规模基因组研究的巨大潜力。
 
   成熟和正常组织的肿瘤组织,如大脑,基因突变导致细胞功能的异质性变化。为了深入研究细胞的异质性,使用了两种不同的方法,如加拿大不列颠哥伦比亚大学的toon和vitak,以深入分析数百个单一细胞( CNV )副本数量的变化。
 
   准备直接数据库和 , 标签方法 ,
 
   从概念上讲,牙组的直接碱制备方法( DLP )与quake组开发和销售的fluid igmc 1方法非常相似,该方法将单个细胞限制在一个微流体反应器内,用于一系列酶反应。
 
   测序库,牙科用DLP方法生成的年龄比fluid igmc 1更均匀,对CNV检测的敏感度更高。tooth team DLP技术提供了额外的优势,特别是对于较小的基因组段或副本数量的更改。
 
   在序列中,由图书馆准备的年龄,牙科小组利用TN 5转移酶标签消除了整个基因组的放大阶段,从而能够使用基因组不同部分中的单个序列计算出特定基因的副本数。
 
   尽管过去曾使用tagmentor技术在单细胞水平上净化DNA,但牙队仍需克服获取DNA的主要障碍。它们需要去除染色体的DNA结合蛋白,而不将其纯化或交换为缓冲物,并在微流体反应堆中充分暴露DNA分子。
 
   通过将热敏感蛋白与一步酶反应系统结合起来,并根据一个相当愚蠢的反应量比率,每个牙及其同事克服了这些障碍,u和可扩展房间。
 
   与此同时,牙队还用DNA条形码标记了反应堆内单个细胞的基因组库,接下来可将微流芯片内192个反应堆的库取出并混合到单个库中进行测序,-年龄。
 
   192个功能性微流体反应自主芯片con,牙队的u也可视为排序领域的一项重大创新,单细胞生物。一旦这种芯片技术成熟,co,t序列,大量细胞的年龄将大大降低,序列的质量也将大大降低,年龄也会在一定程度上提高。
 
   显着增加单细胞测量的数量
 
   对大量ind细胞进行CNV测试。
 
   在某种程度上,这两种技术仍然可以进入, 消除不确定的CNV信号和基因复盖偏差,特别是对非癌症细胞,因为它们的CNV鉴定需要更精确的方法。另一方面,牙队库的直接施工技术可以提供相对准确的CNV信号。与此同时,牙科团队采用封闭反应系统的DLP技术可以完全自动化,并且更有可能用于临床应用。组合细胞索引技术。
 
   与这两项研究不同的是,小组在华盛顿大学、ramani等人的一项研究中使用联合细胞索引技术对染色体组成进行了精确分析 ,通过结合样品、限制性消化内部酶和化合物富集,对染色体概念进行了精确的捕捉。这些研究提供了比以往研究更多的单细胞经济分析。三项不同的研究同时对大量的单细胞数据进行更详细的分组,对相似的细胞进行分类,并对相似的单细胞数据进行分组,以便进行更全面和综合的分析,与整体分析不同的是,这种方法可以分析样本的异质性,同时获得比序列更完整、更完整的信号。每个细胞的个体年龄。范例。
 
   tooth团队提供了DLP方法的一个令人信服的例子
 
   牙科小组从不同的胸腺癌模型中确定了三个主要亚群,并根据单一核苷酸突变信号为每一个克隆制作了高质量的基因图谱。vitak小组对胰腺癌样本采用了类似的策略,并在原肿瘤组织中确定了四个子克隆。
 
   ramani小组不仅清楚地看到HeLa细胞和ha P1细胞的分离,而且也清楚地看到HeLa细胞在神话和间歇期之间的分离。此分割策略适用于任何类型的单细胞数据。
 
   三项研究无疑激发了这一序列,大规模单人牢房。
 
   与此同时,这些研究为许多细胞的单细胞分析提出了若干想法:细胞内分子的大规模平行限制、反应步骤的简化、尽可能跳过净化、收集大量标签等。
 
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