单癌细胞分析

癌症细胞的关键基因组改变可能是结构上的，包括基因/基因组部分的缺失、易位或放大，或者像突变一样影响DNA序列本身。癌症进展可由这些驱动突变的克隆扩增和选择引起，导致肿瘤DNA特征的大量恶性改变。NGS的最新进展使单个肿瘤细胞的基因组图谱成为可能，允许系统地记录癌症细胞突变的DNA组成;跟踪克隆和亚克隆的异质性、生成和系统发育;以及在单细胞水平上监测抗癌治疗的效果(Van Loo和Voet, 2014)。肿瘤细胞的复杂性和异质性也体现在转录组水平上，其中基因组异质性反映在癌细胞、癌症持续性细胞和循环肿瘤细胞(ctc)的转录组内的单细胞变异。

从珍贵的样本中研究单细胞，如癌症持久细胞和ctc，需要非常灵敏和可重复的方法。因此，准确捕获和定量单个肿瘤细胞的RNA转录变化仍然是一个重大挑战，但将允许研究人员了解肿瘤的复杂性，并最终有助于开发定制的抗癌疗法(Zhu et al. 2017)。

突出产品

单细胞基因组测序

PicoPLEX编剧协会和dna测序试剂盒，以及新的PicoPLEX金单细胞dna测序试剂盒，使用我们的专利PicoPLEX技术的单细胞全基因组扩增，其使用可重复文库构建准随机引物的多个周期，适用于Illumina的测序平台。事实上，我们PicoPLEX技术允许精确公正的分析在基因组中对癌症研究中的许多应用，包括研究染色体非血糖，拷贝数变异（CNV），单核苷酸变化（SNV）以及检测插入/缺失（图1）。许多出版物都引用了Picoplex技术进行高性能CNV分析，以及来自FFPE肿瘤组织和CTC的单细胞的基因组分析。此外，我们的皮科斯克斯技术是最近开发的单细胞基因组和转录组-SEQ方法的重要组成部分（G＆T-SEQ; Babayan等，2017，Cayrefourcq等，2015，LieSelot等，2017，Macaulay等，2015，Morrow等，2016年，Premasekharan等。2016年和Williamson等人2016）。

图1所示。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单个NCI-H929细胞的50 kb bins中reads总数的比率，如图A组中的一个细胞和b组中的第二个细胞所示。红色条代表复制数增加，而蓝色条代表损失。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)。

我们一直走在单细胞mRNA-seq研究的前沿，利用我们专利的SMART-Seq技术，为NGS试剂盒提供从单细胞获得全长mRNA序列信息的能力，包括剪接连接/替代转录信息。我们的第四代SMART-Seq v4超低输入RNA测序试剂盒和高吞吐量SMART-Seq HT工具包代表单个细胞，少数细胞，和RNA的超低输入我们最敏感的mRNA-seq的解决方案。这些套件依靠寡（dT）引发和专有SMART技术（在RNA模板的5' 端切换机构），以确保全长，公正的mRNA的覆盖范围。完整的细胞可以直接用作用于这些试剂盒的输入，保证高质量的输入RNA和全长cDNA覆盖。我们的SMART-SEQ V4技术现在也完全集成到阿波罗图书馆预备系统和ICELL8单细胞系统，我们先进的高吞吐量单细胞分析自动化平台。此外，许多出版物都引用了我们的Smart-SEQ解决方案在各种癌症应用中用于单细胞RNA-SEQ，包括分析肿瘤肿瘤细胞和肿瘤浸润的免疫细胞，分析癌症干细胞异质性，鉴定抗肿瘤细胞克隆对治疗的肿瘤细胞克隆，以及癌细胞中基因组和转录组的同时测序（Chung等，2017，Chiu等，2018，Han等，2018，Kim等，2015年，郑等人2018）。

最后,SMART-Seq滞留工具包能够在单细胞级别上生成与illumina兼容的序列就绪库。该试剂盒结合了我们的SMART-Seq v4技术的特点和我们参考的SMARTer Stranded Total RNA- seq kit v2 - Pico Input Mammalian kit的独特特点，适用于从picg输入量的肿瘤总RNA(包括来自肿瘤样本的非常降解的FFPE样本)制备文库。

参考文献和出版物引用SMART-seq解决方案用于单细胞RNA-seq和PicoPLEX解决方案用于单细胞DNA-seq在各种癌症应用

Babayan,。et al。全基因组扩增和单个癌细胞的下一代测序性能的比较研究。Oncotarget8，56066 - 56080(2017)。

Cayrefourcq，L.et al。人循环结肠癌细胞系的建立与鉴定。癌症res。75年,892 - 901(2015)。

赵,h·S。et al。LNCRNA调节的泛癌分析支持它们在每个肿瘤背景下的癌症基因的靶向。细胞的代表。23，297 - 312(2018)。

钟,W。et al。单细胞RNA-seq能够在原发性乳腺癌中进行全面的肿瘤和免疫细胞分析。自然通话。8，15081(2017)。

韩，K. Y.et al。SIDR：单细胞基因组DNA的同时分离和平行测序和总RNA。Genome Res。28，75-87（2018）。

金,k . T。et al。单细胞mRNA测序识别肺腺癌细胞抗癌药物反应的亚基异质性。基因组Biol。16，127(2015)。

Lieselot D。et al。四种现代全基因组扩增方法在单个细胞中检测拷贝数变异的性能。科学。代表。7，3422(2017)。

麦考利,即C。et al。G&T-seq:单细胞基因组和转录组的平行测序。自然方法12，519 - 522(2015)。

明天,c·J。et al。致瘤性非小细胞肺癌间充质循环肿瘤细胞:临床病例研究。安。oncol。27，1155 - 1160(2016)。

Premasekharan G。et al。一种改进的CTC分离方案与下游基因组学配对:显示在转移性前列腺癌、肺癌和胰腺癌的临床应用。癌症的信380年,144 - 152(2016)。

癌症基因组的单细胞分析。当前的舆论遗传学与发展24日,82-91（2014）。

威廉姆森，S. C.et al。小细胞肺癌血管源性模拟。自然通话。7，13322（2016）。

郑,H。et al。单细胞分析显示肝细胞癌中肿瘤干细胞的异质性。肝脏学doi: 10.1002 / hep.29778(2018)。

朱，科。et al。单细胞RNA测序的进展及其在癌症研究中的应用。Oncotarget16，53763 - 53779(2017)。