Cell:将CRISPR和单细胞RNA测序结合在一起分析基因功能
2016-12-18 佚名 生物谷
哪些突变组合有助癌细胞存活?大脑中哪些细胞参与阿尔茨海默病发生?免疫细胞如何执行它们的复杂决策过程?如今,在一项新的研究中,来自以色列魏兹曼科学研究所等机构的研究人员在一种方法中将两种强大的研究工具--- CRISPR基因编辑和单细胞基因组分析---结合在一起,从而可能最终有助我们解答这些问题和更多的其他问题。相关研究结果发表在2016年12月15日那期Cell期刊上,论文标题为“Dissecti
这种新技术能够让研究人员在单细胞中操纵基因功能,和非常高分辨率地理解每种变化的结果。他们说,利用这种方法开展的单个实验可能相当于利用之前的方法开展的上千次实验,而且它可能加快基因工程领域的发展。
基因编辑技术CRISPR已正在改变着全世界生物学研究,而且它的临床使用马上就要来临了。CRISPR最初是在细胞中作为一种原始的获得性免疫系统而被发现的:它切割病毒DNA,并将它的部分片段粘贴到它们自己的基因组中来抵抗病毒。近年来,这种细菌系统已被科学家们用来快速地和高效地切割或插入几乎任何一种基因到任何一种有机体或细胞中。论文通信作者、魏兹曼科学研究所免疫学系Ido Amit教授说,“但是,就其本身而言,CRISPR是一种生硬的研究工具,这是因为我们经常很难观察到或理解这种基因组编辑的结果。迄今为止,大多数研究寻找非黑即白的效果,但是体内的绝大多数过程是复杂的,而且甚至是混乱的。”
Amit和他的实验室一直在开发这种新方法的第二部分:单细胞RNA测序。通过对每个细胞中的mRNA分子进行测序,他们能够揭示出每个细胞的分子组分,以及区分一种给定的细胞群体中细胞身份和功能的细微差别。Amit说,“它是一种新的分子显微镜。”来自体内特定组织中的上千个细胞能够在他的实验室中加以测序,从而可揭示出细胞身份和功能上的差异。这种方法已被用来理解从胎儿大脑发育的影响到常见的免疫细胞在我们体内的多种组织中如何发挥着不同的功能---包括它们参与癌症或神经退化---在内的任何事情。但是单细胞测序主要是一种观察工具,提供一种给定组织样品的快照图。
将CRISPR与高分辨率的单细胞RNA测序结合在一起能够让研究人员主动地调整细胞中的基因,然后理解它们在多种条件下在多种细胞中的功能。Amit和他的团队(包括论文第一作者Diego Adhemar Jaitin、Ido Yofe和Assaf Weiner,研究生David Lara-Astiaso)面临的挑战是改编CRISPR基因编辑技术以便它能够与单细胞测序结合在一起使用。Amit团队想象着一次靶向多种基因,包括靶向同一个细胞中的多个靶标,然后鉴定出给细胞带来的变化和这些基因的功能。一方面,这项任务需要开发新的分子技术以便同时鉴定出靶细胞和引入到它们当中的基因组编辑。另一方面,这项任务需要开发新的计算方法来分析具有不同基因型和表型的细胞群体。
研究人员随后遇到一种新的数据类型---伴随着一些遗失的数值。Weiner说,“通过将细胞与类似的行为关联在一起,Netflix算法等被用来将喜欢类似电影的人们进行归类,我们能够鉴定出很多基因之前未被分类的功能。” Weiner开发出这些算法来分析这些数据。
当特定的小鼠免疫细胞抵抗病原体时,这种组合方法能够让研究人员“探究和分析”它们。这种“原理验证”实验鉴定出在多种免疫系统功能中发挥重要作用的基因,并且高分辨率地解释它们如何指导一种复杂的集中反应来抵抗入侵的病原体。
Amit说,“CRISPR的降临代表着理解免疫回路和开始对它进行编辑的能力上取得真正的突破。我们正希望我们的方法将是下一个突破,以便能够对免疫细胞进行改造用于免疫疗法。”
Diego Adhemar Jaitin, Assaf Weiner5, Ido Yofe5, David Lara-Astiaso, Hadas Keren-Shaul, Eyal David, Tomer Meir Salame, Amos Tanay, Alexander van Oudenaarden, Ido Amit.Dissecting Immune Circuits by Linking CRISPR-Pooled Screens with Single-Cell RNA-Seq.Cell.2016
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
#CEL#
67
#Cell#
58
#CRISPR#
64
#单细胞RNA测序#
0
#RNA测序#
66