來源：www.im.cas.cn/xwzx2018/kyjz/201910/t20191009_5405438.html http://life.tsinghua.edu.cn/publish/smkx/11191/2019/20191009170114780764738/20191009170114780764738_.html

新型微滴反應篩選技術

中科院微生物所微生物資源前期開發國家重點實驗室杜文斌研究組和黃力研究組共同開發了一種新型的微流控界面納升注射技術（Interfacial Nanoinjection, INJ），該技術可以將傳統的生化反應體系微縮在一個納升體積的油包水微液滴體系中完成。

界面納升注射(INJ)系統

在性能方面，INJ系統通過高精密度的微體積控制實現不同試劑組分的納升體積分步添加，兼容96和384孔板，可以在預先填裝礦物油的孔板上，按照程序設定加入納升樣品或試劑液滴，用于實現高通量篩選。利用低成本探針可以精確加注的最小體積達到1 nL，當加樣體積為5 nL時，體積標準偏差小于11 %。加注的液滴通過離心可以沉降到孔板底部并融合，液滴的融合效率最高，達到99%以上。利用多次加注樣品、試劑的方法，可以實現多步反應和濃度梯度配置。系統加注的體積精確性、線性和重現性良好。

FACS-INJ單細胞分析流程和應用

流式細胞熒光激活細胞分選（FACS）是目前最高效的單細胞分選技術，可實現病毒、細菌、真菌和動物細胞的多參數檢測和分選；利用熒光標記，可對不同類型的細胞進行有效的區分，分選成功率高。研究團隊將INJ與FACS平臺相結合，建立了FACS-INJ單細胞分選分析流程，應用覆蓋了單細胞表型分析、基因型分析、基因表達分析以及全基因組擴增測序。
　　研究團隊首先利用FACS-INJ系統實現了病原菌微生物單細胞耐藥基因的PCR篩查和單細胞藥敏表型篩查。對于大幅降低臨床病原檢測的成本，實現腦脊液、房水等難獲取微量樣品的耐藥基因和表型篩查具有重要意義。
　　其次，FACS-INJ系統還可用于動物細胞的單細胞基因表達分析。以小鼠巨噬細胞RAW264.7在細菌胞外多糖處理前后的炎癥反應為例，通過熒光激活流單細胞式分選處理前后的小鼠巨噬細胞，基于一步法反轉錄實時熒光PCR擴增，在單細胞水平解析了次黃嘌呤鳥嘌呤轉磷酸核糖基酶（HPRT）基因（看家基因）和白介素1β（IL-1β）基因（炎癥反應）表達水平的變化。
　　最后，團隊與北京大學黃巖誼課題組合作，建立了基于FACS-INJ的微生物全基因組擴增測序流程，以獲得未培養微生物的全基因組信息。該方法獲得的微生物基因組污染度較傳統的MDA擴增方法顯著降低（<5%），顯著提高了微生物單細胞基因組數據質量。平臺也適用于腫瘤、胚胎等動物細胞的全基因組擴增測序，對腫瘤細胞的單細胞測序的覆蓋度達到60-80%**。

ATAC-seq數據分析新篇章

2019年10月8日，清華大學生命學院的張強鋒課題組在***《自然通訊》（Nature Communications）上發表題為SCALE方法基于隱特征提取進行單細胞ATAC-seq數據分析（SCALE method for single-cell ATAC-seq analysis via latent feature extraction）的學術文章。
　　真核生物的染色質具有復雜的高級結構，由DNA一圈一圈纏繞在組蛋白上形成串珠式模型并進一步折疊聚集而成。基因的轉錄必須要將相應的染色質打開形成開放區域才能結合其他的轉錄調控因子。因此可以說染色質開發區域是基因組編碼生命的窗口。單細胞ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）技術在單細胞層次上通過Tn5 DNA轉座酶在開放染色質插入測序接頭進行標記并測序，從而獲取“高分辨“的單細胞精度的染色質開放圖譜，并依此揭示細胞異質性的調控機制。
　　越來越多的研究者們應用單細胞ATAC-seq技術，在腫瘤、免疫、發育領域獲取大量的測序數據。然而，目前沒有一個有效的方法可以很好的分析挖掘海量的單細胞ATAC-seq數據中寶貴的生物信息。單細胞ATAC-seq數據分析的難點在于數據本身。第一，細胞整體的染色質開放位點數有幾十萬之多，造成所謂的“維度災難”。另外，由于生物的原因許多潛在的開放沒有信號，數據異常稀疏，技術限制帶來的數據丟失極大程度上加劇了這種現象。特別的，在二倍體基因組上一個開放區域一般至多只有兩個拷貝，使得數據近乎二值化。這些問題都給單細胞ATAC-seq數據的分析帶來了巨大挑戰。
　　近日，張強鋒課題組發表的文章提出了SCALE，利用人工智能深度學習的方法*，結合變分自編碼器和高斯混合模型，提取單細胞ATAC-seq數據的隱層特征，將問題從復雜稀疏的高維度的染色質開放圖譜空間投射到了簡單抽象的低緯度特征空間。這種處理不但可以發現和解析細胞特異性的染色質圖譜模式，還通過相似細胞信息共享，填補了技術限制導致的缺失值，從而巧妙地解決了單細胞ATAC-seq數據中高維度、稀疏性、二值化等問題。SCALE提供了完整的可視化、聚類、數據增強、幫助下游生物信息的挖掘，為研究者們解碼單細胞表觀遺傳學提供了有力的工具。

SCALE的模型框架

文章

Yun, J.L.#; Zheng, X.W.#; Xu. P.#; Zheng, X.; Xu, J.Y.; Cao, C.; Fu, Y.S.; Xu, B.X.; Dai, X.; Wang, Y.; Liu, H.T.; Yi, Q.L.; Zhu, Y.X.; Wang, J.; Wang, L.; Dong, Z.Y.; Huang, L.; Huang, Y.Y.; Du, W.B.* Interfacial Nanoinjection-based Nanoliter Single-cell Analysis,?Small,?2019, doi:10.1002/smll.201903739.?　　https://www.nature.com/articles/s41467-019-12630-7

總結

以上是生活随笔為你收集整理的“单细胞”前瞻 |新型微滴反应筛选技术ATAC-seq数据分析新篇章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。