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标题: Sci:新工具绘丰富的细胞和组织功能图谱三维胶涂载玻片 [打印本页]

作者: 顾汉现 时间: 2019-4-12 16:02
标题: Sci:新工具绘丰富的细胞和组织功能图谱三维胶涂载玻片
本帖最后由顾汉现于 2019-4-12 16:09 编辑

Science：利用一种新的工具来绘制丰富的细胞和组织功能图谱

2019-04-11 23:54

2019年4月11日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，来自美国布罗德研究所的研究人员开发出的一种新的技术让人们对组织中的细胞组成（cellular organization）有了前所未有的了解。这种称为Slide-seq的方法利用基因测序来绘制详细的三维组织图谱，不仅揭示出组织中存在哪些细胞类型，而且还揭示出它们所处的位置和它们正在做什么。Slide-seq方法是在布罗德研究所研究员Evan Macosko和Fei Chen的实验室中开发出来的。相关研究结果发表在2019年3月29日的Science期刊上，论文标题为“Slide-seq: A scalable technology for measuring genome-wide expression at high spatial resolution”。

图片来自Science, 2019, doi:10.1126/science.aaw1219。

鉴于这种技术并不需要专门的成像设备，因此它可被生物学、遗传学和医学等多个领域的科学家使用，这是因为他们想要研究组织中的细胞结构，或者观察特定基因在组织、器官和甚至整个有机体中有活性时所处的位置。这样的平台让人们对组织中的细胞结构、基因在不同组织所起的作用以及损伤或其他扰动对组织的影响有了前所未有的了解，从而为科学家们提供了前所未有的丰富的组织功能图谱。

在19世纪，神经生物学Santiago Ramóny Cajal用他绘制的详细人体组织图激发了科学界的兴趣，并证实大脑是由单个细胞组成的。20世纪中期，抗体的产生允许科学家在细胞和组织中一次性研究几种蛋白。近年来，RNA测序使得人们能够鉴定出组织中存在哪些细胞类型以及哪些基因在基因组中被激活，但是不能精确地确定这些细胞所在的位置。

Slide-seq可被看作是这种技术发展的最新进展

这种技术始于一种涂有橡胶涂层的载玻片或者说“冰球（puck）”，这种载玻片填满了微粒或者说“珠子（bead）”，而珠子上面覆盖着独特的DNA条形码。这些研究人员对每个条形码进行测序，所产生的测序数据随后允许用户确定测序片段（sequencing read）在珠子阵列上的起源位置。

论文共同第一作者、Macosko实验室研究生Robert Stickels说，“这就像一种细胞形式的GPS（全球定位系统）。当我们开发出这种技术时，我们想要我们的合作者能够轻松使用它。我们预先完成所有的成像和阵列生成工作，并将这些阵列提供给终端用户，这样他们就不需具备显微镜专业知识。”

在使用布罗德研究所提供的阵列开展的几个小时的研究中，这些研究人员能够将新鲜冷冻组织切片转移到珠子表面上，并进行组织溶解，从而让mRNA转录物与覆盖着DNA条形码的珠子结合。随后在商业仪器上对条形码RNA文库进行测序。由这些研究人员开发并提供给终端用户的软件为每个测序片段分配位置，对这些位置进行绘制就可产生高分辨率的细胞类型或基因表达图谱，所提供的信息要比标准的显微镜图像更加丰富。

为了展示这种工具的功能，这些研究人员利用Slide-seq在小鼠大脑中确定细胞类型在小脑和海马体内的位置。通过将Slide-seq应用于小鼠小脑切片，他们揭示了整个组织中大量的基因活性变化，这些变化可表明空间确定的利用传统的单细胞测序无法区分的细胞亚群。

这些研究人员还发现Slide-seq可用于测试扰动的影响，并用它来监测创伤性脑损伤小鼠模型中特定细胞类型的反应。通过过滤这些数据来显示单个基因的表达，他们发现即使在损伤发生很久之后，神经元中的一些基因也会因为与损伤位点的接近程度而被激活。

这些研究人员还证实将一系列组织切片堆叠起来，就可通过产生小鼠海马体的动画三维重建来揭示三维组织结构和细胞功能，这种三维重建经定制后可显示不同的细胞类型或单个基因的表达。

论文共同第一作者、Chen实验室研究员Samuel Rodriques说，“单细胞RNA测序真地适合揭示哪些类型的细胞存在于样品中。但是，Slide-seq是一种全新的工具，它通过告诉我们细胞在组织中的位置来增加一个完全不同的维度。我们很高兴能够与许多领域的合作者一起来解答一些新的科学问题。”（生物谷 Bioon.com）

参考资料：

Samuel G. Rodriques et al. Slide-seq: A scalable technology for measuring genome-wide expression at high spatial resolution. Science, 2019, doi:10.1126/science.aaw1219.
https://science.sciencemag.org/content/363/6434/1463

Samuel G Rodriques et al. Slide-seq: A Scalable Technology for Measuring Genome-Wide Expression at High Spatial Resolution. bioRxiv, 2019, doi:10.1101/563395.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/563395v1

http://news.bioon.com/article/6736727.html

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