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单细胞转录组测序分析(Smart-Seq)
产品名称及编号:YMFW-105-01
◇ 产品介绍 ◇
随着分子生物学和高通量测序技术的快速发展,转录组测序(RNA-seq)分析已经逐渐成为一种常用的方法,然而过去对转录组的认识仍然局限在群体细胞水平。但是,细胞异质性却是生物系统和组织的普遍特征。如果要剖析这些细胞的异质性,就有必要在单细胞水平进行研究。
单细胞RNA-seq技术是在单细胞水平研究细胞内的基因表达和变异。元码基因依托Smart-Seq技术开发的单细胞转录组产品,可以在单细胞水平研究细胞内的基因表达和变异。为研究生物组织各种细胞类型的转录组特征提供了有力的工具。

通量高

灵敏度高

不受物种限制

◇ 技术路线 ◇
图1. Smart-Seq测序技术路线
◇ 样品要求 ◇
◇ 文库构建策略 ◇

SMART-Seq
单细胞文库构建

PE150测序

◇ 生物信息 ◇
◇ 项目运转周期 ◇
样品质检合格开始计算,完成标准分析约30-40工作日。
◇ 案例解析 ◇

《单细胞转录组分析头颈部鳞状细胞癌原发性和转移性肿瘤生态系统》

期刊:Cell
影响因子:31.39
发表年份:2018年12月
研究背景:

之前的基因组和转录组学研究已经揭示了不同肿瘤的驱动基因、代谢通路的异常和肿瘤分型,但这些研究是把肿瘤组织作为一个整体,不能显示肿瘤组织内部不同细胞的异质性。上皮细胞肿瘤是一类多发肿瘤,但关于上皮细胞瘤的单细胞转录组研究还很少。本研究以头颈部肿瘤为研究对象,利用单细胞转录组探索头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)组织内不同细胞的转录组谱,揭示与肿瘤侵袭和转移相关的基因表达模式。

 

研究方法:

取材:18例头颈部鳞状细胞癌的6000个单细胞,包括5对原发性肿瘤和转移淋巴结。
测序:NextSeq 500,PE38。
分析:CNV及表达谱分析

 

研究结果:

◎恶性细胞的CNV模式与WES数据分析得到的CNV模式类似。

 

◎对3363个非恶性肿瘤细胞进行聚类,可以注释为T细胞、B细胞、巨噬细胞、树突状细胞、肥大细胞、内皮细胞、成纤维细胞和肌细胞。值得注意的是每种细胞都含有来自不同患者的细胞,表明不同头颈部肿瘤组织微环境中的细胞种类和表达模式基本一致。

 

◎TCGA依据数百个头颈部肿瘤的表达谱数据,将头颈部肿瘤分为四个亚型:基础型、间充质型、经典型和非典型型。本研究对10个HNSCC患者恶性肿瘤细胞的表达模式进行分型,每个细胞都清楚地映射到三个亚型,但没有一个恶性细胞映射到间充质亚型。当包括基质和免疫细胞时,发现数百个成纤维细胞、肌成纤维细胞和肌细胞映射到间充质亚型。由此推断TCGA间充质亚型更多反映的是基质而不是恶性细胞的特征。

 

◎部分上皮-间质转化(p-EMT)与淋巴结转移和局部侵犯临床相关,与原位肿瘤大小无关。p-EMT有望辅助判断颈部的淋巴结组织是否需要被切除。

 

图2. 肝硬化病人和健康人在不同分类水平上的物种丰度差异。
相对于健康人,在门、属、种水平上肝硬化病人丰度减少的物种(a)和丰度增加的物种(b)

研究结论:

不同患者中间质细胞和免疫细胞基因表达模式一致,不同患者的恶性肿瘤细胞在细胞周期、应激、缺氧、上皮分化和p-EMT等相关基因上表达模式不同。p-EMT细胞更多位于原位肿瘤细胞边缘。该研究结合单细胞转录组数据完善了头颈部肿瘤的分型。建立了p-EMT做为独立的淋巴结转移、分级和不良病理特征预测指标。

 

参考文献:

Puram SV, Tirosh I, Parikh AS. et al. Single-cell transcriptomic analysis of primary and metastatic tumor ecosystems in head and neck cancer. Cell. 2017 Dec 14;171(7):1611-1624.