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单细胞基因组学指的是什么?主要应用在哪些方面?目前进展如何??

优艾设计网 https://www.uibq.com 2023-02-19 17:10 出处:网络 作者:在线设计
_WeCh****53619 2021-09-27 18:27 优艾设计网_Photoshop交流个人认为单细胞基因组学研究,致力于从最小量的样品(终极目标是单细胞)获得全基因组的最大信息,即在全基因组范围内鉴定在不同水平上影响生命活动的基
_WeCh****53619 2021-09-27 18:27

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个人认为单细胞基因组学研究,致力于从最小量的样品(终极目标是单细胞)获得全基因组的最大信息,即在全基因组范围内鉴定在不同水平上影响生命活动的基因群的功能和相互作用。在只有或只能用单细胞或极少量细胞的情况下,单细胞测序技术将一展身手。
通过单细胞测序技术对每个细胞的测序,对比细胞间的差异,就有可能有新的发现,诸如“为什么有的干细胞发育成了心脏,有的发育成了手足?”此类命题,单细胞基因组学可能会给出不同的答案。


无语的小孩2018 2021-09-27 18:29


有一项关于单细胞基因组学揭示放线菌对营养循环及碳循环作用的最新进展:

美国能源部联合基因研优艾设计网_在线设计究所的研究人员从美国和欧洲的四个淡水湖中采集单细胞生物,通过整合并比较其中的acI放线菌基因组,利用单细胞基因组学研究放线菌体内的营养及碳循环的规律。

选择四个不同的淡水湖,可收集到三种不同类型的acI放线菌菌落,使得研究人员找到更多放线菌在碳循环及营养循环过程中所扮演的角色。

在淡水生态系统中,放线菌均属的微生物无处不在,据统计,放线菌占淡水湖里所有浮游生物的比例高达50%,但是,人们还是不知道这些微生物在该生态系统中所发挥的作用以及它们是如何影响碳循环。


C_chen 2021-09-27 18:35


单细胞基因组学背景和概念

细胞是生物学的基本单位,细胞个体之间,甚至具有相同遗传背景的体外培养细胞个体之间也是不尽相同的,不同细胞在酶活性、基因表达和细胞信号转导方面有很大的差异。因此,随着对细胞研究的逐渐深入,科学家们开始解析单个细胞的行为。

单细胞基因组学

单细胞全基因组测序和以单细胞和微量细胞为材料的全基因组范围内的基因功能研究。

单细胞测序是指在单个细胞水平上对基因组进行扩增与测序的一项新技术。在微生物生态学、癌症基因组、法医学、微量诊断、遗传印记等研究中,单细胞微量测序技术使其研究和检测更深入更细致, 从而带动基础科学新的发现, 也将给人类对抗疾病、保障健康和提高生命寿命和质量带来很多新的机会。

目前单细胞研究的主要应用领域包括肿瘤,循环肿瘤细胞,干细胞等。

单细胞测序研究肿瘤进化

摘自:Tumour evolution inferred by single-cell sequencing

Nicholas Navin, Jude Kendall NATURE | VOL 472 | 7 APRIL 2011

文章介绍了从肿瘤细胞中分离单个流式分选的核,接着进行全基因组扩增和单细胞基因组的测序,以研究肿瘤发展。

单细胞测序技术最常用的方法是MDA方法,这种方法的优点是对基因组的覆盖率高,缺点是扩增不均匀,比较适用于做SNP和mutation相关的研究。

单细胞全基因组测序

单细胞全基因组测序技术是在单细胞水平对全基因组进行扩增与测序的一项新优艾设计网_Photoshop问答技术。其原理是将分离的单个细胞的微量全基因组DNA进行扩增,获得高覆盖率的完整的基因组之后通过外显子捕获进而高通量测序用于揭示细胞群体差异和细胞进化关系。

全基因组扩增技术主要分为两种类型:一是基于热循环以PCR为基础的扩增技术,如简并寡核苷酸引物PCR (DOP-PCR)、连接反应介导的PCR (LM-PCR)、扩增前引物延伸反应 (PEP)等;一是基于等温反应不以PCR为基础的扩增技术,如多重置换扩增 (MDA) 和基于引物酶的全基因组扩增 (pWGA)。

在这两种类型中,PCR扩增比较经典,但是,对不同的序列来说,PCR扩增的效率存在相当大的偏差,易产生扩增偏倚问题: 如富含CG的DNA序列和相应基因座位的非随机丢失,等位基因的非随机丢失,以及与DNA片段大小相关的偏差(倾向于扩增更多短片段),尤其是在应用于单细胞时,大量短片段导致片段间序列丢失,从而使其应用受限。

MDA是目前公认的最好的单细胞基因组扩增技术,它能对全基因组进行高保真的均匀扩增,扩增出10~100kb大小的片段,能提供大量均一完整的全基因组序列。但是MDA也有一些缺点,特别是显著的非特异扩增,往往空白对照样品也总是“无中生有”地产生大量的DNA,另外就是仍然存在序列偏差。尽管各种改进的策略正在逐步减少这些缺陷,高覆盖率、高保真性及高特异性的扩增仍然是亟待解决的问题。另外,对测序得到 的大量数据结果的专业分析也是一个重大的挑战。 单细胞全基因组测序正在从基础研究走向临床应用。


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