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互动问答|单细胞测序技术网络研讨会问题解答
发布日期:2021-02-04浏览:

1月28日,由dafabet黄金手机版学院主办的“单细胞测序技术网络研讨会”取得了圆满成功,直播拥有1275人次的播放量

 

   

错过直播的小伙伴可以扫描下方二维码观看回放

 

 

在直播过程中,有许多老师提出了自己的问题,由于时间问题,没能一一为大家解答。小编选取了一些问题整理了答案,在这里分享给大家。

 


10x 单细胞ATAC+基因表达的联合解决方案


 

 

Q1


Spacer序列捕获DNA的原理是什么?

A1


在Tn5转座酶对染色质开放区进行切割后,会对切割下来的DNA片段两端自动加上nextra接头序列R1和R2,其中R1接头序列与Spacer序列互补,因此标签序列可以通过Spacer序列捕获Tn5转座酶切割下来的DNA片段

 

 

 

 

Q2


染色质开放程度是怎么定量的?能测到该区域的DNA不就说明开放吗?为什么还有开放程度呢?

A2


染色质开放程度根据Peak高矮定量。每个细胞的染色质开放区的DNA会被切割下来并比对到参考基因组上,不同细胞的DNA片段会在基因组上不同区域富集形成Peak,Peak越高,DNA片段越多,在该染色体区域开放的细胞就越多,染色体开放程度越大。因此染色体某个区域的开放程度大小与该区域开放的细胞多少有关。

 

 

Q3


转录组开放程度是怎么定量的?

A3


转录组没有开放程度一说,只有染色体会开放,开放程度说明如上所述。

 

 

 

Q4


这个技术捕获的是细胞核的mRNA吗?那能检测到的基因是不是比较少?

A4


scATAC+RNAseq捕获的是细胞核的mRNA,检测到的基因数在PPT上有介绍,实验证明与scRNAseq整个细胞中检出的基因数相差不大。

 

 

 

 

Q5


单细胞转录组和atac是两种不同的方法?

A5


scATAC+RNAseq对细胞核中的DNA片段和mRNA是同一种捕获方式,不同的建库方法,不同的测序方式,不同的分析方法,最终可通过barcode对DNA数据和RNA数据进行整合,实现多组学分析。scATAC+RNAseq是一种产品,而单独的scATACseq和scRNAseq是两种不同的产品。

 

 

 

Q6


组织样本特别小,每个样本只能获得3000-5000个细胞,能否做单细胞测序,对结果的分析有何影响?

A6


如果为个体异质性比较小的小鼠、大鼠等模式动物,可以同批的同种组织混在一起制备单细胞悬液,如果为个体异质性较大的人,不推荐做单细胞测序,结果获得的细胞数和基因数都会很少,细胞聚类不准确,无法阐明生物学意义。

 

 

 

Q7


线粒体DNA会不会对ATAC数据造成干扰?

A7


线粒体DNA存在于线粒体基质中,而scATAC+RNAseq只捕获细胞核,理论上线粒体DNA不会存在,但实验中可能会残留一些活细胞,可能会有少量线粒体DNA污染,若严格按照规范操作,最终线粒体DNA比例小于2%。

 

 

 

Q8


scATAC+RNAseq是如何call cell的?

A8


1.统计每个细胞核的Fragments数和UMI数
2.使用Ordmag算法分别计算Fragments数和UMI数的阈值,阈值以上的也就是同时有足量的Fragments数和UMI数的细胞被定义为真实细胞,阈值以下为背景。
3.使用K-means算法将表达量较低的已被判定为背景的细胞重新归入真实细胞。

 

 

 

 

Q9


目标基因的调控peak分析,正相关还是负相关,和目标基因表达量是前后推断关系还是相互论证关系?

A9


scATAC+RNAseq先同时得到了染色质开放信息和基因表达信息,然后再判断二者为正相关还是负相关,从而判断有哪些染色体区域开放会促进基因表达,哪些染色体区域开放会抑制基因表达。

 

 

Q10


脂肪细胞可以提核做吗?另外肌肉细胞属于多核细胞,结果与单细胞转录组有差异吗?

A10


脂肪细胞和肌肉细胞我们并没有提核的相关经验,如果有需要我们可以参考10x官方的鼠脑提核protocol和相关文献提核,如果客户有经验也可以自己提。但对于多核细胞无法做scATAC+RNAseq分析,因为提核后无法将多个核归到一个细胞中,因此无法区分细胞。

 

 

 

Q11


联合分析的优势在哪里?

A11


1.通过barcode信息对转录组和ATAC的数据整合使结果更加准确可靠
2.能将特定基因的染色质开放特征与不同细胞类型的表达特征相关联
3.将细胞的基因表达特征与TF调控等表观信息联合起来实现多组学分析

 


流感感染中旺盛的成纤维细胞活性

通过ADAMTS4损害肺功能


 

A



请问,共培养模型里,病毒是否可以透过培养板基质直接感染成纤维细胞?

B



有这种可能性。病毒很小,是有可以透过培养板上的微孔,漏到外层,直接感染成纤维细胞的。

 

 

 

A



请问,这篇文章中用老鼠模型做单细胞测序时,它是如何鉴别出来流感病毒基因的?

B



在做单细胞测序时,是把所有的mRNA都进行测序,包括可能存在的病毒的mRNA。病毒的mRNA带有病毒特有的基因序列。通过分析测到的mRNA的基因序列,可以看出有或没有有流感病毒的基因序列,如果某个细胞的mRNA序列中有流感病毒的基因序列,就可以知道这个细胞被流感病毒感染了。

 

 

 

A



请问,作者在整合其他已发表单细胞数据时是怎样去除批次效应的?

B



文章本身没有专门提用哪个算法去除批次效应。但文章中提到了用Seurat算法,Seurat算法中包含了去除批次效应的功能。另外,Seurat算法也是最常用的去除批效应的算法。

 

 

 

A



如果研制出了针对ADAMTS4的化学药物,这个化学药物会不会对当下的新冠病毒有用?

B



如果研制出了针对ADAMTS4的化学药物,有可能会对新冠病毒有用。目前新冠病毒对人体最大的伤害是引起细胞因子风暴,而不全是ADAMTS4引起的对蛋白聚糖的降解,所以拮抗ADAMTS4的化学药物不一定会对新完病毒有效。

 

 

 

A



如果想要检测出病毒的基因,首先它得有polyA尾巴才能被10x捕获,对这个病毒不了解,不知道是否可行?

B



病毒的基因,要在人体中得到表达、并变成蛋白,是要借用人细胞的转录翻译系统的,所以转录出来的mRNA是会有polyA尾巴的。

 

 

 

A



看到在流感引起的肺炎中,白介素6起到很强的作用,那是否可以通过阻断白介素6,来减少对机体的免疫伤害?

B



已有文献报道,阻断白介素6的抗体药物—托珠单抗—对新冠病毒有治疗作用。但目前,我还没有看到对阻断白介素6的抗体药物治疗流感的效果的文章报道,所以,我只能说这种可能性是存在的,但实际效果要看实验的效果。

 

 

 

A



这一结论可否借鉴到COVID-19?

B



“过度活化的ADAMTS4活性,会伤害肺功能” 这一结论,目前只看到在流感病毒中的报道。因为各种病毒引起肺伤害的方式是不一样的,所以不一定能借鉴到新冠肺炎。但最后要用实验来验证,才能知道是否真的可以在新冠肺炎中得出同样结论。

 

 



 

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