原標題:單細胞轉錄組測序技術平臺大PK

隨着方法的穩定及實驗平臺的不斷進步，單細胞轉錄組測序已成爲目前最炙手可熱的科研技術之一。從最初的人工操作方法，到現在大熱的高通量大規模平臺，科研工作者可以根據不同的研究目的，利用各個層面的技術來深入挖掘細胞異質性。那麼，現有單細胞轉錄組測序技術平臺到底孰優孰劣呢？今天，小編就給大家來一場大PK。

單細胞測序技術發展[1]

Single Tube人工操作法

Single Tube人工操作法即在完成單個細胞的分選後，利用Smart-seq2原理進行mRNA全長擴增及建庫，完成單細胞樣本的上機測序分析。

Smart-seq2擴增建庫原理[2]

對於Single Tube人工操作法來說，難點在於細胞的分選。常見的細胞分選方法包括顯微操作法、激光顯微切割法、流式細胞分選（FACS）等。顯微操作法是通過鏡檢，對單個細胞進行人工挑選的方法，可準確獲取形態完整的活性較高的單細胞，但對操作人員技術要求高且通量較低。激光顯微切割適用於組織樣本的細胞分選，但操作中包括固定染色等步驟，會對核酸產生潛在的損害。流式細胞分選（FACS）通量較高，實驗要求有穩定可用的熒光標記或熒光染料，需製備一定量的細胞懸浮液，不適用於微量樣本。

小結

優點：Single Tube人工操作法有多種分選方法可選擇，對樣本需求量較低；質控點多，可從實驗的開端判斷細胞狀況；獲得mRNA全長數據，基因檢出率高。

缺點：人工技術要求較高；通量低、成本較高。

適用範圍：微量細胞樣本（如胚胎細胞樣本、ctc等），適用於深入研究。

微孔板技術平臺

微孔板技術平臺利用大量的微孔完成細胞的捕獲，隨後進行單細胞轉錄組文庫的構建。以浙江大學郭國驥老師團隊自主研發的Microwell-seq爲例，該技術通過瓊脂糖微孔板捕獲細胞，每個微孔板包含10萬個微孔，能同時捕獲約5千至1萬個單細胞。通過鏡檢，用毛細管去除單一微孔的多餘細胞，提高單細胞捕獲率。隨後加入帶有barcode的磁珠，同捕獲的單細胞相結合。裂解液加入後，結合不同磁珠的細胞被轉移到1.5mL管裏，進行後續反轉錄、擴增及3’端建庫測序。

Microwell-seq技術流程[3]

小結

優點：微孔板技術平臺成本低，通量高；可通過鏡檢進行細胞質控；平臺較爲開放，利於個性化研發。

缺點：對細胞總量要求較高；爲3’測序，基因檢測率不及Single Tube人工操作法；操作步驟較多。

適用範圍：大規模細胞樣本（組織消化樣本、細胞系等），適用於分羣研究。

微流控技術平臺

微流控分選基於流體力學原理實現細胞分選，適用於高通量、大規模的單細胞研究。近期大熱的10xGenomics ChromiumTM平臺就是利用該原理進行單個細胞分選。其技術核心是含有75萬種barcode的油滴包裹的凝膠珠（GEMs），能在10分鐘內自動完成多至80,000個細胞的捕獲，後續還包含配套的擴增建庫試劑盒，以及較成熟的官方生信分析流程。

10xGenomics技術流程[4]

小結

優點：微流控技術平臺成本低，通量高；操作簡便。

缺點：對細胞總量及活性要求較高；3’測序，基因檢測率不及Single Tube人工操作法；缺乏質控點；平臺環境較爲封閉，個性化研發成本較高。

適用範圍：大規模細胞樣本（組織消化樣本、細胞系等），適用於分羣研究。

溫馨提示

看完小編的總結後，大家不難發現，目前各種單細胞轉錄組技術平臺，各有利弊，並不存在絕對完美的技術，對於研究者來說，可根據不同的科研需求及樣本實際情況綜合考慮，選取最優的方案。

作爲國內單細胞測序技術整體解決方案的測序服務提供商，目前安諾基因單細胞多組學研究具有全面的產品，覆蓋三大組學（基因組、轉錄組、表觀組），擁有豐富的項目經驗、合作單位100+、物種經驗50+、多篇高分文章IF累計100+，能夠有針對性並準確服務於不同的研究領域及研究策略，使得科研工作者可以更深入地瞭解細胞間的異質性。

參考文獻

[1] Svensson V, Vento-Tormo R, Teichmann S A. Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the past decade[J]. Nature Protocols, 2018, 13(4):599-604.

[2] Picelli S, Faridani O R, Björklund A K, et al. Full-length RNA-seq from single cells using Smart-seq2[J]. Nature Protocols, 2014, 9(1):171-181.

[3] Han X, Wang R, Zhou Y, et al. Mapping the Mouse Cell Atlas by Microwell-Seq[J]. Cell, 2018, 172(5):1091.

[4] Zheng G X Y, Terry J M, Belgrader P, et al. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells[J]. Nature Communications, 2017, 8:14049.

文案：單細胞產品經理  張玥

設計：胡珊珊

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