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基因組學(xué)水平

單細(xì)胞基因組測序


單細(xì)胞基因組測序是在單細(xì)胞水平對(duì)全基因組進(jìn)行擴(kuò)增與測序的一項(xiàng)新技術(shù)。其原理是將分離的單個(gè)細(xì)胞的微量全基因組DNA進(jìn)行擴(kuò)增,獲得高覆蓋率的完整的基因組之后進(jìn)行高通量測序,用于揭示細(xì)胞群體差異和細(xì)胞進(jìn)化關(guān)系。全基因組測序的應(yīng)用范圍涉及臨床醫(yī)藥研究、群體遺傳學(xué)研究、關(guān)聯(lián)分析、進(jìn)化分析等眾多領(lǐng)域。

1、實(shí)驗(yàn)方案

   測序策略:Illumina HiSeq X  PE 150

   數(shù)據(jù)量:推薦30~50×測序深度

2、技術(shù)優(yōu)勢

(1) 多種變異檢測:單核苷酸多態(tài)性(SNP)、插入缺失(InDel)和結(jié)構(gòu)變異(SV);

(2) 與芯片方法比較,可以檢測到新的變異序列;

(3)與人類全基因組從頭測序相比,耗時(shí)更短、成本更低。

3、數(shù)據(jù)分析

3.1 標(biāo)準(zhǔn)信息分析

(1)按標(biāo)準(zhǔn)流程進(jìn)行數(shù)據(jù)整理及數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估;

(2)與參考基因組比對(duì);

(3)SNP的檢測及其在基因組的分布;

(4)InDel的檢測及其在基因組的分布;

(5)CNV的檢測及其在基因組的分布;

(6)包含變異基因的功能注釋(GO注釋、Pathway注釋)。

 3.2 高級(jí)信息分析(腫瘤基因組學(xué))

(1)癌基因/抑癌基因/易感基因篩查;

(2)高頻突變基因統(tǒng)計(jì)及通路富集分析;

(3)NMF突變特征及突變頻率分析;

(4)NovoDriver已知驅(qū)動(dòng)基因篩選;

(5)基因組變異Circos圖展示。

4、技術(shù)流程

      

       5、案例分析

       案例(1) 單細(xì)胞基因組測序解構(gòu)正常成人大腦的單個(gè)神經(jīng)元突變

       來自霍華德休斯醫(yī)學(xué)研究所的(HHMI)的研究人員從三位去世的成人捐贈(zèng)的健康大腦中分離出了36個(gè)神經(jīng)元并測序了它們的基因組。為了進(jìn)行比較,科學(xué)家們還從每個(gè)個(gè)體的心臟中分離出了細(xì)胞進(jìn)行DNA測序。他們發(fā)現(xiàn)每個(gè)神經(jīng)元的基因組都是獨(dú)特的。每個(gè)神經(jīng)元都有1000多個(gè)點(diǎn)突變,只有少數(shù)突變出現(xiàn)在一個(gè)以上的細(xì)胞中。盡管神經(jīng)元中的大多數(shù)突變是獨(dú)特的,一小部分出現(xiàn)在了多個(gè)細(xì)胞中。這表明了這些突變起源于腦細(xì)胞仍在分裂之時(shí)——這一過程在出生前便完成。這些早期突變隨細(xì)胞分裂和遷移傳遞下去,科學(xué)家們能夠利用它們來重建部分大腦發(fā)育史。

1 腦中體細(xì)胞SNV位點(diǎn)與神經(jīng)系統(tǒng)功能和疾病相關(guān)


       案例2 一種新的單細(xì)胞基因組測序方法-組合索引測序

       單細(xì)胞基因組測序?qū)z測體細(xì)胞突變是很有效的手段,特別是在腫瘤進(jìn)化的背景下。因當(dāng)前建庫成本較高,限制了可被評(píng)估的細(xì)胞數(shù)目,從而限制了組織異質(zhì)性的檢測。該研究開發(fā)了單細(xì)胞組合索引測序(SCI-seq),該方法可同時(shí)產(chǎn)生數(shù)千個(gè)低通的單細(xì)胞文庫以檢測體細(xì)胞拷貝數(shù)變異。研究人員從培養(yǎng)的細(xì)胞系、靈長類動(dòng)物前額皮質(zhì)組織和兩個(gè)人腺癌樣本中構(gòu)建了16698個(gè)單細(xì)胞文庫,并詳細(xì)評(píng)估了胰腺腫瘤的亞克隆變異。

圖1 恒河猴腦中的體細(xì)胞CNV



參考文獻(xiàn)

[1] Lodato et al. Somatic mutation in single human neurons tracks developmental and transcriptional history. Science, 2015.

[2] Vitak et al. Sequencing thousands of single-cell genomes with combinatorial indexing. Nature Methods, 2017.

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