Исследователи из Университета Вашингтона и Алленовского института по изучению головного мозга разработали новый метод классификации и отслеживания множества клеток в образце ткани. В статье, опубликованной в журнале Science, команда сообщает, что этот новый подход, известный как SPLiT-seq, надежно отслеживает активность генов в ткани вплоть до уровня отдельных клеток.
«Клетки отличаются друг от друга в зависимости от активности их генов», - говорит один из авторов Георг Селиг (Georg Seelig), старший научный сотрудник Универсистета Вашингтон. «При использовании SPLiT-seq, становится возможным измерить активность генов в отдельных клетках, даже если в образце ткани их имеются сотни тысяч».
SPLiT-seq (Split Pool Ligation-based Transcriptome sequencing) сочетает в себе традиционный подход к измерению экспрессии генов, но с некоторыми особенностями. Уже почти десятиление ученые измеряют экспрессию генов в тканях путем секвенирования РНК. Этот стандартный подход - РНК-секвенирования - описывает РНК по всей ткани. Но этот подход не сообщает исследователям, как клетки в ткани отличаются друг от друга. РНК-секвенирование одиночных клеток решает этот вопрос путем секвенирования РНК взятых из отдельно взятых, изолированных клеток, но существующие методы являются весьма дорогостоящими.
SPLiT-seq позволяет проводить РНК-секвенирование одиночной клетки без выделения отдельных клеток. Для этого исследователи проводили 4 круга «перетасовки» – распределяли клетки по разным пулам и затем перемешивали их снова. На каждом шаге перетасовки они помечали РНК в каждой группе своим уникальным ДНК «баркодом». Таким образом после 4 этапов перемешиваний и маркировок каждая клетка содержала уникальную комбинацию баркодов. И каждая из этих комбинаций была включена в общую последовательность всей РНК в ткани.
«С помощью этих шагов “разделения-маркировки” мы решаем большую проблему в исследовании экспрессии генов: надежно идентифицируем, какие молекулы РНК пришли из какой клетки в исходном образце ткани, - сказал Селиг.
Команда выполнила SPLiT-seq на образцах ткани мозга и спинного мозга у лабораторных мышей. Используя SPLiT-seq, они могли измерить активность генов более 156 000 клеток.
Они смогли установить, что в этих образцах тканей присутствовало более 100 различных типов клеток, включая нейроны и глиальные клетки на разных стадиях развития и дифференцировки.
«SPLiT-seq может предоставить доступ к этому богатому массиву биологических данных всего лишь за пенни на клетку», - сказал Селиг. По словам исследователей, эта цена значительно ниже, чем цена других подходы к секвенированию РНК одиночных клеток.
Исследователи говорят, что SPLiT-seq может ответить на важные вопросы о том, как развиваются ткани, и определить мельчайшие изменения в экспрессии генов, которые предшествуют возникновению сложных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона или рак.
Исследование опубликовано в журнале Science. DOI: 10.1126/science.aam8999
Источник: frontlinegenomics.com
