Исследование продвигает профилирование транскриптома единичных клеток

Международная группа учёных провела сравнительный анализ 13 методов, чтобы определить лучшие подходы для секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Группа под руководством Хольгера Хейна из Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG-CRG) в Испании установила, что метод Quartz-seq2, разработанный в RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research (Япония), в целом показал наилучшие результаты. Исследование опубликовано в Nature Biotechnology.

Проект был инициирован из-за опасений, что отсутствие стандартизации и сравнительного анализа методов геномных исследований приводит к проблемам воспроизводимости, когда разные группы используют различные протоколы с неодинаковыми стандартами и получают несопоставимые результаты.

Зачем это нужно? Секвенирование ДНК/РНК единичных клеток считается следующим крупным шагом в геномике. Если проекты вроде "Генома человека" определяли последовательность ДНК, общую для всех клеток организма, то scRNA-seq позволяет понять, какие гены активны в конкретной клетке. Это ключ к изучению клеточного разнообразия, развития организмов и таких состояний, как рак. В рамках проекта "Атлас клеток человека" (Human Cell Atlas) учёные как раз работают над созданием полного атласа экспрессии генов во всех типах клеток.

Как сравнивали? Для тестирования 13 методов использовали набор из примерно 3000 клеток, отобранных по четырём критериям:

• Разнообразие типов клеток.
• Наличие очень похожих клеток с тонкими различиями в экспрессии генов.
• Наличие отслеживаемых маркеров.
• Присутствие клеток разных видов (в основном клетки человеческой периферической крови и клетки толстой кишки мыши, а также небольшой набор клеток собаки).

Методы оценивали по шести ключевым метрикам, проверяя их точность, способность различать близкие типы клеток, воспроизводимость, совместимость с другими методами и прогностическую ценность для картирования клеток.

Главный результат: метод Quartz-seq2 оказался наиболее точным, набрав наивысшие баллы в сравнительном анализе.

Цитаты:

• Итоши Никаидо (RIKEN): "Мы очень рады, что наш метод был признан лучшим в целом, и планируем further improve it для достижения наилучших результатов в таких проектах, как Human Atlas Project".
• Д-р Хольгер Хейн: "Протоколы показали значительные различия в производительности. Мы надеемся, что наша работа поспособствует выработке стандартов и руководств для получения высококачественных данных для Human Cell Atlas и всего сообщества, занимающегося single-cell анализом".