单细胞转录组测序(10x 3')

发布时间:2025-06-03 18:17:00 阅读量:5 作者:生物检测中心

以下是一篇关于单细胞转录组测序(10x Genomics 3’ 平台)的完整技术文章,重点阐述检测项目流程、核心技术与关键分析内容,适用于科研方案设计或实验报告参考:

单细胞转录组测序(10x Genomics 3’ 平台)完整检测项目指南

一、技术概述

单细胞转录组测序(scRNA-seq)通过在单个细胞水平解析基因表达谱,揭示细胞异质性、鉴定罕见细胞类型、追踪发育轨迹及解析微环境互作。10x Genomics Chromium 3’ 平台凭借其高通量、高捕获效率及标准化流程,成为当前主流的商业化解决方案。其核心基于微流控油滴包裹技术(GEM, Gel Bead-in-Emulsion),实现单细胞分离、mRNA捕获与条形码标记的一体化。

二、核心检测项目流程

1. 样本制备与质检

  • 样本类型:新鲜组织(优先)、冻存组织(需验证复苏方案)、悬浮细胞(如血液、培养细胞)。
  • 关键步骤
    • 组织解离:使用优化酶解方案(如胶原酶/DNase)获得高活性单细胞悬液。
    • 细胞过滤:40μm滤网去除细胞团块。
    • 细胞计数与活性检测:台盼蓝或AO/PI染色,要求活细胞率 > 85%,浓度调整至700–1,200个细胞/μL
    • 去除死细胞(可选):Dead Cell Removal Kit 或 FACS 分选提升数据质量。

2. 单细胞捕获与文库构建(10x Chromium系统)

  • GEM生成:细胞、凝胶微珠(含寡核苷酸条形码)、酶混合液在微流控芯片中被油相包裹形成油滴(GEM)。
  • 关键反应
    • 细胞裂解,mRNA释放。
    • Oligo-dT捕获mRNA的polyA尾。
    • 模板转换(RT):合成带细胞条形码(Cell Barcode)、UMI(Unique Molecular Identifier)及测序接头的cDNA。
  • 产物:含全长cDNA的GEMs。

3. cDNA扩增与文库制备

  • cDNA扩增:PCR扩增GEM中的cDNA。
  • 片段化与末端修复:制备Illumina兼容文库。
  • 接头连接与样本索引添加:引入P5/P7测序接头及Sample Index(多重样本混合测序)。
  • 文库质检:Agilent Bioanalyzer/Fragment Analyzer检测片段大小(主峰~550bp),Qubit定量。

4. 高通量测序(Illumina平台)

  • 测序策略
    • Read 1:26-28 bp(包含Cell Barcode + UMI)。
    • i7 Index:8 bp(Sample Index)。
    • Read 2:≥90 bp(基因序列)。
  • 推荐深度50,000–100,000 reads/细胞(常规研究),稀有细胞或复杂样本需更高深度(>100,000 reads/细胞)。
  • 测序平台:NovaSeq 6000(主流)、HiSeq X Ten。

三、核心检测内容与生信分析

1. 原始数据处理与质控(Cell Ranger流程)

  • 数据拆分:根据Sample Index分离混合样本。
  • 序列比对:参考基因组(如GRCh38)比对,基因定量。
  • 关键输出
    • 基因-细胞表达矩阵:行=基因,列=细胞,值=UMI计数。
    • 质控指标
      • 每个细胞的UMI数:反映测序深度。
      • 每个细胞的基因数:衡量转录组覆盖度。
      • 线粒体基因占比:>15%提示细胞损伤(需过滤)。
      • 核糖体基因占比:异常高可能为低质量细胞。

2. 细胞水平质控与过滤

  • 过滤标准(需根据数据调整):
    • 去除UMI < 500 或 > 50,000的细胞。
    • 去除基因数 < 200 或 > 7,000的细胞。
    • 去除线粒体基因占比 > 15%的细胞。

3. 核心分析项目

4. 高级分析(可选)

  • 整合分析:多批次样本校正(Harmony, Seurat V5)。
  • 亚群再聚类:对特定细胞类型深度解析。
  • 克隆追踪:结合CRISPR编辑(如Cell Hashing)或天然突变。
  • 代谢分析:scMetabolism等工具评估代谢活性。

四、项目交付内容

  1. 原始数据:FASTQ文件(含Barcode/UMI信息)。
  2. 中间文件:Cell Ranger生成的基因表达矩阵(HDF5/MTX格式)。
  3. 分析报告
    • 质控统计(细胞捕获数、测序饱和度、比对率)。
    • 标准分析结果(聚类图、差异基因表、富集分析)。
    • 高级分析结果(按需定制)。
  4. 可视化结果:UMAP/t-SNE图、热图、轨迹图等高清矢量图。

五、注意事项

  1. 样本质量:细胞活性和状态是数据质量的决定因素。
  2. 实验设计:建议设置生物学重复(≥3),避免批次效应。
  3. 数据深度:深度不足会导致稀有转录本丢失,影响分群精度。
  4. 生信解读:结合生物学背景验证分析结果,避免过度解读聚类结构。

六、应用场景

  • 疾病机制:肿瘤微环境、免疫细胞浸润、神经退行性疾病。
  • 发育生物学:胚胎发育、器官发生、干细胞分化。
  • 药物研发:靶点发现、耐药机制、单细胞水平药效评估。
  • 生物标志物:稀有细胞类型特异性标记基因。

总结:10x Genomics 3’ scRNA-seq 通过标准化的“湿实验+干分析”流程,实现对复杂组织的高精度解析。其核心价值在于将“细胞类型识别→状态刻画→功能挖掘→互作解析”整合为一体化检测方案,为生命科学研究提供单细胞分辨率的全景视角。

:具体项目方案需根据研究目的、样本类型及预算进行调整。建议在实验前与测序服务商或生信团队充分沟通分析需求。