La secuenciación de ARNm unicelular de baja cobertura revela heterogeneidad celular y vías de señalización activadas en la corteza cerebral en desarrollo.

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Año de publicación:
2014
Autores:
Alex A Pollen, Tomasz J Nowakowski, Joe Shuga, Xiaohui Wang, Anne A Leyrat, Jan H Lui, Nianzhen Li, Lukasz Szpankowski, Brian Fowler, Peilin Chen, Naveen Ramalingam, Gang Sun, Myo Thu, Michael Norris, Ronald Lebofsky, Dominique Toppani, Darnell W 2nd Kemp, Michael Wong, Barry Clerkson, Brittnee N Jones, Shiquan Wu, Lawrence Knutsson, Beatriz Alvarado, Jing Wang, Lesley S Weaver, Andrew P May, Robert C Jones, Marc A Unger, Arnold R Kriegstein, Jay AA Oeste
Identificación de PubMed:
25086649
Subvenciones de financiación:
Resumen público:
Los estudios a gran escala de la expresión de genes unicelulares tienen el potencial de revelar poblaciones de células raras y relaciones de linaje, pero requieren métodos eficientes para la captura de células y la secuenciación del ARNm. Aunque las estrategias de códigos de barras celulares permiten la secuenciación paralela de células individuales a profundidades ultrabajas, las limitaciones de la secuenciación superficial no se han investigado directamente. Al capturar 301 células individuales de 11 poblaciones utilizando microfluidos y analizando transcriptomas unicelulares en profundidades de secuenciación reducidas, demostramos que la secuenciación superficial de ARNm unicelular (aproximadamente 50,000 lecturas por célula) es suficiente para una clasificación imparcial del tipo de célula y la identificación de biomarcadores. En la corteza en desarrollo, identificamos diversos tipos de células, incluidos múltiples progenitores y subtipos neuronales, e identificamos EGR1 y FOS como objetivos candidatos no informados previamente para la señalización de Notch en la glía radial humana, pero no en el ratón. Nuestra estrategia establece un método eficiente para el análisis imparcial y la comparación de poblaciones celulares de tejidos heterogéneos mediante captura microfluídica de células individuales y secuenciación de baja cobertura de muchas células.
Resumen científico:
Los estudios a gran escala de la expresión de genes unicelulares tienen el potencial de revelar poblaciones de células raras y relaciones de linaje, pero requieren métodos eficientes para la captura de células y la secuenciación del ARNm. Aunque las estrategias de códigos de barras celulares permiten la secuenciación paralela de células individuales a profundidades ultrabajas, las limitaciones de la secuenciación superficial no se han investigado directamente. Al capturar 301 células individuales de 11 poblaciones utilizando microfluidos y analizando transcriptomas unicelulares en profundidades de secuenciación reducidas, demostramos que la secuenciación superficial de ARNm unicelular (aproximadamente 50,000 lecturas por célula) es suficiente para una clasificación imparcial del tipo de célula y la identificación de biomarcadores. En la corteza en desarrollo, identificamos diversos tipos de células, incluidos múltiples progenitores y subtipos neuronales, e identificamos EGR1 y FOS como objetivos candidatos no informados previamente para la señalización de Notch en la glía radial humana, pero no en el ratón. Nuestra estrategia establece un método eficiente para el análisis imparcial y la comparación de poblaciones celulares de tejidos heterogéneos mediante captura microfluídica de células individuales y secuenciación de baja cobertura de muchas células.