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    Mission Bio单细胞多组学测序(SNV+CNV+蛋白)

     

    背景介绍

     

    单细胞测序技术的快速发展极大地加速了生物医学领域的相关研究,帮助科研人员克服了生物样本内异质性等重大挑战,然而先前的单细胞测序优势主要集中在高通量获取单细胞转录组信息,对于高通量的捕获基因组以及多组学信息较为欠缺。 Mission Bio Tapestri平台可以在单细胞水平,高通量的检测来自同一细胞的SNV、 CNV以及蛋白质数据,提供单细胞多组学解决方案,这将进一步提高对细胞间异质性的理解,提供细胞和遗传组成的独特见解。

     

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    单细胞基因组测序和传统测序的区别

     

     

    技术原理

     

    Tapestri平台采用“分子标签”技术,基于微流控的工作原理,通过两步油包水得以实现。具体流程如下:用带有oligo标签的抗体对制备好的单细胞悬浮液进行孵育,细胞表面待检测的蛋白与抗体发生结合,然后单细胞悬液进入Tapestri平台,通过油包水,每个油滴包裹一个细胞,实现细胞的分离,在油滴内完成蛋白的释放和细胞的裂解。然后进行第二步油包水,此次油包水主要是在油滴内完成对蛋白oligo和细胞内靶向基因的标记,使得来自同一细胞内的基因和蛋白均带有相同的标记信息。接下来油滴裂解,对带有标记的基因和蛋白的oligo进行测序,从而获取单个细胞内基因组和蛋白质组的信息。

     

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    抗体-寡核苷酸偶联物用于标记每个细胞表面

     

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    微流控技术获取单细胞DNA&蛋白质文库信息

     

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    单细胞DNA+蛋白质组学工作流程

     

     

    Mission Bio 单细胞多组学测序(SNV+CNV+蛋白)

     

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    结果展示

     

     

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    细胞分群图(左); 聚类热图(中); 小提琴图(右)

     

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    相关性分析(左); 突变共发生鱼形图(中); 克隆进化分析(右)

     

    产品优势

     

     

    超高通量

    可对每个样本的5,000-10,000个细胞进行多组学分析;

     

    平台唯一

    目前唯一的高通量单细胞DNA(SNV、 InDel、 CNV、 LOH和易位)检测平台,唯一的高通量单细胞DNA和蛋

    白质联合检测平台;

     

    高灵敏度

    能检测到0.1%亚克隆,即可检测到0.1%细胞群体中发生的突变;

     

    流程简单

    工作流程简单,深度的数据分析及可视化,一键构建细胞水平上突变图谱、探索克隆分布和克隆进化等,

    实现DNA和蛋白分析结果的共呈现。

     

    定制服务

    可选择已有的目录化Panel,也可根据研究需求进行靶向DNA&蛋白质panel定制;

     

    高性价比

    与低通量或传统人工操作等方法相比,成本降低数十倍;

     

    经验丰富

    J9九游信誉医药技术团队现已累积100余种不同组织类型、数千余个样品的单细胞测序经验。

     

    送样要求

     

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    应用方向

     

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    应用案例

     

    单细胞突变分析揭示髓系恶性血液病的克隆进化

    Single-cell mutation analysis of clonal evolution in myeloid malignancies

    发表杂志:Nature (IF: 49.962); 发表时间: 2020年 11月; 应用技术: Mission Bio 单细胞多组学测序(SNV+CNV+蛋白)

     

    骨髓恶性肿瘤,包括急性骨髓性白血病(AML) 在内,是由造血干细胞和获得体细胞突变的祖细胞扩展造成的。尽管bulk测序可以提供有关白血病生物学和预后的信息,但是它无法区分同一克隆中发生了哪些突变,也无法准确测量克隆的复杂性或确定突变的顺序。本研究通过123个患者的146个样本的单细胞突变分析,揭示了骨髓恶性肿瘤驱动基因的克隆结构和进化。研究发现AML由少数克隆控制,在表观遗传调控因子中经常发生共突变。然而,信号基因的突变通常频繁发生在不同的亚克隆中,这与克隆多样性的增加是一致的。本研究描绘了每个样本的克隆轨迹和发现了协同促进克隆扩展和控制的突变组合,并将蛋白质表达与突变分析相结合,揭示了体细胞基因型和具有免疫表型的克隆结构。为了解髓样转化的发病机理以及克隆复杂性如何随疾病进展而发展提供了视角。

     

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    髓系恶性肿瘤患者的单细胞DNA测序结果

     

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    AML代表性的遗传轨迹(左); 蛋白表达与基因突变关联(右)

     

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