scRNAplus||一个通俗的解释

2009年以降,单细胞测序技术开始在生命科学研究中广泛应用。2017年以降,高通量单细胞转录组商业平台带单细胞技术飞入寻常百姓家。2019年以降,在同一细胞内测量不同纬度(模态)数据的商业化技术面向科学家推出。

回顾这段历史,我们发现转录组是打开单细胞迷宫的钥匙和主要推手。我们曾经相信的测序会成为生命科学研究的基本工具,被基因组研究的需求基本实现。现在我们相信的单细胞技术会成为生命科学研究研究的基本工具,目前来看,大概率会被单细胞转录组(scRNA)实现。

为什么?

作为后基因组时代的主角,转录组(transcriptome)广义上指某一生理条件下,细胞内所有转录产物的集合,包括信使RNA、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA;狭义上指所有mRNA的集合。我们知道一个生命体内所有的细胞几乎有着相同的基因组:由一个受精卵发育而来。在生命体发育的过程中,DNA的特定区域的稳定表达形成不同的细胞类型。我们说的细胞异质性,就是有机体内基因的差异表达。这一点很像人类社会的不同分工,我们说职业没有贵贱,细胞也是一样,他们只是在行使不同的社会角色。

可以说,转录组的差别是是细胞最独特也最明显的省份标识。想想前单细胞时代,我们只能在组织水平研究异质性,就是把很多细胞揉在一起测量一些指标,把一个异质性很强的群落强行当做一个个体来研究。就像一个爪哇国的人来看病,而医生所有的背景知识都是关于外国人的,这个外国人是很多国家人口的平均,极端的情况是,医生的这个外国人集合还没有爪哇国人。这病怎么看?

当然,2020年的今天很多单细胞的研究也在研究不同的组织。把整个身体的所有组织都测个序,知道每个组织特异(Tissue-specific)的细胞类型及其marker。这类研究,我们称为图谱类研究。研究异质性大的组织,可以在图谱中看到不同的组织或者细胞类型分散开来。对一些组织还可以发现新的细胞类型或者marker,这类细胞可能是某种疾病的关键,进而找到潜在的靶点。

还有一点是转录组的技术比较成熟,成本也相对较低。

基因表达的调控与scRNA+

我们知道基因的表达是一连串有序事件的集合,那么,基因的转录调控也一定是细胞类型特异的(cell-specific)。如果说RNA让我们识别出细胞的身份。那么这个身份有什么特征以及那它是如何由来,会有什么动作,就要看和中心法则相关的那一套了。

细胞是生命体基本的组成单元,细胞是中心法则的反应器。我们可以大胆地做这样的类比:

人类社会 多细胞生物
国家 个体
省份 组织
家庭 细胞
人伦次序 中心法则
细胞器

我们对某个地方的人都有一个刻板印象,基本是因为通讯不发达以讹传讹传出来的,这就像bulk RNA,只能给人整体印象。现在我们可以接触每个地方的人了,就会体会到五里不同风十里不同俗(heterogeneity),单细胞技术正是这样一门技术,可以在最小单位研究某环境的异质性。我们经常评价某小说展开某朝代社会的缤纷画卷,而小说,写的就是一个一个家庭之间故事。如石头记中假拟出男女二人名姓,又必旁出一小人其间拨乱,亦如剧中之小丑然。我们也可以借此讽刺一番那些为了图谱而图谱的文章:不断地分群,假拟出两三个感兴趣的亚群,又做了几种富集,找出一个基因集,转录调控走一波。

在单细胞的维度下,有一类群体忽视不得,那就是癌细胞。紧承上文,托老师说:幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸。所以在众多细胞中,癌细胞更是有着挖不完的故事。他奇特地方在于:DNA发生了变化。所幸的是,组成多细胞动物的生物大分子在长期进化中是高度保守的。所以,我们依然可以用RNA来识别出其身份,用转录调控的方法刻画它的状态。

在研究单细胞的时候,为什么要先识别出其身份,或者要给他们一个身份标签?因为就像写小说,大小角色总要有个名字吧。有了名字,再通过它的表现与其他人物的关系来确定这个人的台风和人物性格。

技术路线

到这里,我们都只是在单个细胞上来类比,而没有讨论细胞类型之间以及跨物种细胞之间的关系,这当然是有失偏颇的。但是既然我们讲的是scRNAplus,这把打开单细胞的钥匙,自然是关注细胞内部多一些。在scrna这里我们听到较多的名是barcode,在不知道测的是什么细胞的时候给每个细胞加的标签(临时身份证)。那么,如何同时测RNA和细胞内(或表面)的蛋白分子呢?思路也大致相似:给目标加标签。如INs-seq,大规模并行记录单细胞RNA测序(scRNA-seq)和细胞内蛋白活性的集成技术

这一切搞明白之后

想象一下,单细胞技术已经应用的很成熟了,该发的文章也都发了,像组织水平的研究一样,我们在单细胞水平的知识几近完备后。。。。


https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30809-6?rss=yes

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