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Design and Analysis of Single-Cell Sequencing Experiments.
文献信息
| PMID | 26544934 |
|---|---|
| 期刊 | Cell |
| 影响因子 | 42.5 |
| JCR 分区 | Q1 |
| 发表年份 | 2015 |
| 被引次数 | 262 |
| 关键词 | 单细胞测序, 实验设计, 数据分析 |
| 文献类型 | Journal Article, Review |
| ISSN | 0092-8674 |
| 页码 | 799-810 |
| 期号 | 163(4) |
| 作者 | Dominic Grün, Alexander van Oudenaarden |
一句话小结
本研究探讨了单细胞测序技术的最新进展及其在解析生物系统中的潜力，强调了其在揭示体细胞突变和细胞类型组成方面的重要性。通过概述实验设计和数据分析的方法，旨在帮助更多研究人员有效利用单细胞测序的优势，推动相关领域的发展。
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摘要
最近，单细胞测序的进展为以空前的分辨率探索生物系统提供了巨大潜力。对单个细胞基因组的测序可以揭示体细胞突变，并允许研究克隆动力学。单细胞转录组测序可以阐明样本的细胞类型组成。然而，单细胞测序面临着重大的技术挑战，并产生复杂的数据输出。在本篇导论中，我们概述了可用的方法，并讨论了实验设计和单细胞数据分析。我们希望这些指南能够使越来越多的研究人员能够利用单细胞测序的强大优势。
英文摘要
Recent advances in single-cell sequencing hold great potential for exploring biological systems with unprecedented resolution. Sequencing the genome of individual cells can reveal somatic mutations and allows the investigation of clonal dynamics. Single-cell transcriptome sequencing can elucidate the cell type composition of a sample. However, single-cell sequencing comes with major technical challenges and yields complex data output. In this Primer, we provide an overview of available methods and discuss experimental design and single-cell data analysis. We hope that these guidelines will enable a growing number of researchers to leverage the power of single-cell sequencing.
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主要研究问题
- 单细胞测序在不同生物系统中的应用有哪些具体实例？
- 在单细胞测序实验设计中，如何选择合适的技术平台和方法？
- 单细胞转录组测序如何帮助识别和分析肿瘤异质性？
- 处理单细胞测序数据时，常见的数据分析挑战有哪些？
- 如何优化单细胞测序实验的成本效益比以促进更广泛的应用？
核心洞察
1. 研究背景和目的
单细胞测序技术的快速发展为生物学研究提供了前所未有的分辨率，使得科学家能够深入探讨个体细胞的基因组特征及其在生物系统中的动态变化。通过对单个细胞基因组的测序，研究者能够识别出体细胞突变，并研究细胞克隆的动态变化。此外，单细胞转录组测序能够揭示样本中细胞类型的组成情况。尽管单细胞测序具有巨大的潜力，但其技术挑战和复杂的数据输出也给研究带来了困难。因此，本研究旨在为研究者提供单细胞测序实验设计和数据分析的全面概述与指导。
2. 主要方法和发现
本研究对现有的单细胞测序方法进行了整理和评估，涵盖了从样本准备到数据分析的各个环节。重点介绍了不同的单细胞测序技术，包括单细胞基因组测序和单细胞转录组测序。在实验设计方面，研究者们提供了如何选择合适的测序技术、样本处理流程以及数据分析策略的建议，以确保实验的有效性和数据的可靠性。同时，本研究也强调了数据处理中的挑战，包括数据的高维性和噪声问题。
3. 核心结论
单细胞测序技术在揭示细胞异质性、追踪细胞发展轨迹及理解复杂生物过程方面具有重要价值。虽然存在技术和数据分析上的挑战，但通过合理的实验设计和细致的数据分析策略，研究者能够有效地利用单细胞测序的优势。该研究为希望进入这一研究领域的科学家提供了宝贵的参考框架和实用指导。
4. 研究意义和影响
本研究的意义在于为单细胞测序领域的研究者提供了系统的实验设计思路和数据分析框架，从而降低了该技术应用的门槛。随着单细胞测序技术的不断发展，其在基础研究、疾病机制探讨和个性化医疗等领域的应用潜力将不断扩大。这将推动生物医学研究的进步，促进对生命科学的深层次理解，并可能引发新的研究方向和技术创新。通过本研究提供的指导，更多的研究者将能够充分利用单细胞测序技术，进而推动生物科学的进一步发展。
引用本文的文献
- Single neuron transcriptome analysis can reveal more than cell type classification: Does it matter if every neuron is unique? - Lise J Harbom;William D Chronister;Michael J McConnell - BioEssays : news and reviews in molecular, cellular and developmental biology (2016)
- Highly multiplexed simultaneous detection of RNAs and proteins in single cells. - Andreas P Frei;Felice-Alessio Bava;Eli R Zunder;Elena W Y Hsieh;Shih-Yu Chen;Garry P Nolan;Pier Federico Gherardini - Nature methods (2016)
- Linking the T cell receptor to the single cell transcriptome in antigen-specific human T cells. - Auda A Eltahla;Simone Rizzetto;Mehdi R Pirozyan;Brigid D Betz-Stablein;Vanessa Venturi;Katherine Kedzierska;Andrew R Lloyd;Rowena A Bull;Fabio Luciani - Immunology and cell biology (2016)
- Communication in Neural Circuits: Tools, Opportunities, and Challenges. - Talia N Lerner;Li Ye;Karl Deisseroth - Cell (2016)
- Ribosome Footprint Profiling of Translation throughout the Genome. - Nicholas T Ingolia - Cell (2016)
- The potential of single-cell profiling in plants. - Idan Efroni;Kenneth D Birnbaum - Genome biology (2016)
- Design and computational analysis of single-cell RNA-sequencing experiments. - Rhonda Bacher;Christina Kendziorski - Genome biology (2016)
- Single-cell sequencing in stem cell biology. - Lu Wen;Fuchou Tang - Genome biology (2016)
- Potentials of single-cell biology in identification and validation of disease biomarkers. - Furong Niu;Diane C Wang;Jiapei Lu;Wei Wu;Xiangdong Wang - Journal of cellular and molecular medicine (2016)
- CEL-Seq2: sensitive highly-multiplexed single-cell RNA-Seq. - Tamar Hashimshony;Naftalie Senderovich;Gal Avital;Agnes Klochendler;Yaron de Leeuw;Leon Anavy;Dave Gennert;Shuqiang Li;Kenneth J Livak;Orit Rozenblatt-Rosen;Yuval Dor;Aviv Regev;Itai Yanai - Genome biology (2016)
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