阿尔茨海默病的单细胞分析

近年来，测序方法揭示了阿尔茨海默病和其他年龄相关疾病的基因组、表观基因组和转录调控异常。全基因组关联研究已经确定了许多风险位点(Kamboh et al. 2012;Jansen等人2019)。RNA-seq揭示了广泛的转录组失调和剪接改变(Raj et al. 2018)。染色质可及性分析显示了老年人和阿尔茨海默病患者大脑的表观基因组变化(Gjoneska et al. 2015;Klein et al. 2019)。

然而，大脑组织是极其异质性的，这代表了一个巨大的研究挑战，因为阿尔茨海默病的细胞基础:小胶质细胞和星形胶质细胞促进炎症，少突胶质细胞收缩其保护性髓鞘，神经元死亡并切断突触连接，而每一种疾病都是单个细胞类型的独特破坏的结果。虽然大部分的测序工作是用大块组织而不是单细胞完成的，但单细胞测序技术的突破使研究人员能够开始检查单个细胞的基因组、表观基因组和转录情况。这使得识别与阿尔茨海默病相关的细胞类型成为可能，并揭示了与年龄和阿尔茨海默病相关的基因组嵌合体(Bushman et al. 2015;Keren-Shaul等人2017;López-Sánchez等，2017)。

通过了解阿尔茨海默病的细胞基础，研究人员将更有能力监测和定制预防和治疗干预。对于单细胞测序方法能告诉我们关于这种使人衰弱的疾病的信息，研究人员只是开始触及皮毛，但我们知道，这些方法将需要敏感、可重复和高通量的方法。

幸运的是，我们能胜任这项任务。

突出产品

敏感的单细胞测序

我们的新SMART-Seq单细胞试剂盒(SSsc)合并了我们专有的SMART (年代有魅力的米助力一个T 5' end ofRNAT模板)技术，提供前所未有的灵敏度从完整的单细胞或细胞核。与Smart-Seq2相比，它提供了更大的灵敏度和重现性，而且退学率更低(图1)优于所有目前可用的全长测序方法用于单细胞应用，包括我们的黄金标准SMART-Seq v4(图2)，该技术目前为艾伦细胞类型数据库的转录组提供动力。这些特性使ssc成为单细胞应用的理想化学制剂，也是表征中枢神经系统转录多样性的最佳选择。其他的好处还包括它与自动化平台的兼容性和用户友好的、基于板的工作流。最后，对于高吞吐量的工作流，我们提供了我们的自动化友好SMART-Seq HT工具包和我们的cx单细胞系统-一个先进的自动化平台，用于单细胞测序工作流程下一节,低于)．

图1所示。SMART-Seq Single Cell Kit优于Smart-seq2协议。淋巴母细胞系GM12878的单个细胞与SSsc(18个细胞)或Smart-seq2(20个细胞)进行19个周期的PCR处理。如上述方法所述，生成RNA-seq库并分析序列(在将所有样本归一化到175万个配对端读取后)。面板。两种化学试剂的读值分布不同，使用Smart-seq2增加了线粒体读值，使用SSsc增加了外显子读值。面板B。经SSsc处理的细胞中检测到更多的基因。面板C。相关箱线图显示了两种方法处理的所有细胞之间的组内Spearman相关性。SSsc处理的细胞之间较高的Spearman相关性表明，比Smart-seq2方法具有更大的重现性。面板D。用TPM >1检测到的基因丢失率较低，也表明SSsc具有较高的重现性。

图2。提高了低RNA含量的单细胞的性能。用SMART-Seq v4 (SSv4)或SSsc对12个淋巴母细胞GM22601的单个细胞进行19个周期的PCR处理。如上述方法所述，生成RNA-seq库并分析序列(在将所有样本归一化到125万个配对端读取后)。面板。SSsc的cDNA产量明显高于SSv4。面板B。两种化学物质的阅读分布相当相似。面板C。经SSsc处理的细胞中检测到的基因数量超过50%。面板D。相关箱线图显示所有用两种方法处理的细胞之间的组内Spearman相关性。SSsc处理的细胞之间具有较高的Spearman相关性，表明其重现性高于SSv4。

除了单细胞RNA-seq方法，我们还提供一流的DNA-seq解决方案PicoPLEX编剧协会和PicoPLEX黄金单细胞DNA-seq板。这些试剂盒使用我们的高性能PicoPLEX技术进行单细胞全基因组扩增，采用准随机引物多次循环，然后使用高保真DNA聚合酶进行扩增，以获得比基于mda的方法更好的性能。这允许无偏见和准确的基因组扩增，实现了识别单核苷酸变异(SNVs)、拷贝数变异(CNVs)、插入和删除所需的敏感、可重复和准确的基因组覆盖(图3)。研究人员引用了我们的PicoPLEX技术，揭示了人类大脑中与年龄相关的马赛克拷贝数(Chronister et al. 2019)和AD动物模型中与认知能力下降相关的神经元四倍体(López-Sánchez et al. 2017)。

图3。使用PicoPLEX金单细胞DNA-seq试剂盒在两个独立细胞中检测到cnv。日志₂从单个NCI-H929细胞中读取50 kb bins的总数量的比率，显示为一个cell in板一个第二间牢房面板B．红色条代表复制数收益，蓝色条代表损失。每个面板中图形的顶部一行描述了按9000万读对深度排序的控件批量样本。PicoPLEX Gold试剂盒的高重复性覆盖范围能够精确检测结构变异，小到100 kb，甚至在浅测序深度(250 - 850万读对)。

自动化，高通量单细胞测序解决方案

我们的cx单细胞系统是一个开放的、高吞吐量的平台，提供了从单个单元分离、成像和生成库的端到端解决方案。细胞被染色，分配到一个5184纳米孔芯片中，平均每个孔一个细胞，然后成像。集成细胞选择软件对图像进行分析，该软件只自动识别和处理包含单个细胞的纳米井，以消除空纳米井和包含多个细胞的纳米井的噪声(图4)。然后，在芯片上处理目标纳米井，操作时间最小。根据您想要的工作流程生成cDNA或测序库。许多出版物引用了我们的ICELL8技术来支持他们的高通量scRNA-seq分析，包括它用于转录组分析人类皮层和视网膜组织的单个核(Hochgerner et al. 2017;Liang et al. 2018)。

图4。ICELL8 cx单细胞系统集成的CellSelect软件可以自动选择单个活细胞进行处理。ICELL8芯片成像后，所有5184个纳米井都将被自动筛选以进行下游加工。空井和包含多个细胞的井被拒绝(面板B)，而只包含单个单元的单元(板一个)的选择和处理，最大限度地减少背景噪声，并确保真正的单细胞库。

我们为几个公司提供预印芯片和试剂prevalidated总会在应用程序，包括3'端计数微分表达式;全长scRNA-seq用于改进snp、融合和可变剪接变异的检测;TCR分析/5'端差异表达。然而，我们的ICELL8系统最大的优势在于其灵活性:研究人员利用这个开放平台开发了高通量的单细胞工作流程，用于完整成年心肌细胞的scRNA-seq、单细胞ATAC-seq、CUT&Tag和pheno-seq (Yekelchyk et al. 2019;Mezger等人2018;Tirier et al. 2018;Kaya-Okur等人，2019年)。

我们邀请您更多地了解我们为改善您的排序工作流程提供的解决方案。如果您有任何问题或请求，请通过左侧的“联系我们”表格与我们联系，并安排对这项技术进行试验。如果你在移动设备上，点击汉堡图标（）在屏幕的左上方，然后向下滚动以访问注册表单。

AD基因分析研究的参考文献

布什曼,d . M。et al。在散发的阿尔茨海默病大脑中单个神经元中淀粉样前体蛋白(APP)基因拷贝数增加的基因组镶嵌现象eLife4，(2015)。

Gjoneska E。et al。小鼠和人类的保守表观基因组信号揭示了阿尔茨海默病的免疫基础。自然518年,365 - 369(2015)。

詹森,即。et al。全基因组荟萃分析确定了影响阿尔茨海默病风险的新位点和功能途径。Nat,麝猫。51岁,404 - 413(2019)。

Kamboh, m . I。et al。阿尔茨海默病全基因组关联研究。Transl。精神病学2，e117(2012)。

Keren-Shaul, H。et al。一种独特的小胶质细胞类型，与限制阿尔茨海默病的发展有关。细胞169年,1276 - 1290。e17(2017)。

克莱恩,H.-U。et al。表观基因组范围的研究揭示了老龄和阿尔茨海默病患者大脑中tau蛋白病理导致的组蛋白乙酰化的大规模变化。Nat。>。22，37-46(2019)。

Lopez-Sanchez, N。et al。大脑皮层的神经元四倍体化与小鼠的认知能力下降有关，它先于并重现了阿尔茨海默病相关的神经病理学。一般人。老化56岁的50 - 66(2017)。

Raj, T。et al。衰老大脑的整合转录组分析表明，在阿尔茨海默病易感性中剪接改变。Nat,麝猫。50岁,1584 - 1592(2018)。

引用我们的SMART-Seq试剂盒用于scna -seq, PicoPLEX试剂盒用于scDNA-seq，以及ICELL8技术用于CNS和阿尔茨海默病研究

Chronister, w . D。et al。摘要老年人脑新皮层罕有具有复杂核型的神经元。细胞的代表。26，825 - 835。e7(2019)。

Hochgerner, H。et al。STRT-seq-2i:双索引5ʹ单细胞和细胞核RNA-seq在可寻址微孔阵列。科学。代表。7，16327(2017)。

Kaya-Okur, h·S。等．小样本和单细胞的高效表观基因组分析的切割和标记。bioRxiv568915(2019)。doi: 10.1101/568915

梁,Q。et al。人视网膜组织单核RNA-seq提供了改进的转录组分析。bioRxiv468207(2018)。doi: 10.1101/468207

Lopez-Sanchez, N。et al。大脑皮层的神经元四倍体化与小鼠的认知能力下降有关，它先于并重现了阿尔茨海默病相关的神经病理学。一般人。老化56岁的50 - 66(2017)。

Mezger,。et al。高通量染色质可及性分析在单细胞分辨率。Commun Nat。9，3647(2018)。

Tirier, s M。et al。pheno-seq-linking of 3D phenotypes of克隆肿瘤球体到基因表达。bioRxiv311472(2018)。doi: 10.1101/311472

Yekelchyk, M。et al。单核和多核心室心肌细胞构成转录同源的细胞群。基本的心功能杂志》。114年,36 (2019)