单细胞测序是一种日益流行且易于获取的工具,可用于高分辨率地研究基因组变化。我们提供了一种利用单细胞测序在单个细胞中鉴定拷贝数变异的实验方案。
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单细胞测序是一种日益流行且易于获取的工具,可用于高分辨率地研究基因组变化。我们提供了一种利用单细胞测序在单个细胞中鉴定拷贝数变异的实验方案。
在单细胞水平上检测基因组变化对于表征正常组织、癌症及微生物群体中的遗传异质性和进化过程具有重要意义。传统的遗传异质性评估方法受限于分辨率低、灵敏度低和/或特异性差。单细胞测序已成为一种强大工具,能够以高分辨率、高灵敏度以及在适当分析条件下实现高特异性地检测遗传异质性。本文提供了一套针对单细胞的分离、全基因组扩增、测序及数据分析的实验方案。该方法可稳定识别单细胞中兆碱基尺度的拷贝数变异。然而,本方案的部分步骤也可应用于研究单细胞中其他类型的遗传改变。
DNA拷贝数的改变其大小范围可从数个碱基对(拷贝数变异)(CNVs)到整条染色体(非整倍性)。影响基因组大片区域的拷贝数改变可通过调控多达数千个基因的表达而产生显著的表型效应1,2。存在于群体所有细胞中的拷贝数变异可通过群体测序或基于微阵列的方法检测到3,4。然而,群体也可能具有遗传异质性,其中拷贝数变异仅存在于部分细胞亚群甚至单个细胞中。遗传异质性在癌症中十分常见,可驱动肿瘤的演化,同时也存在于正常组织中,但其影响尚不明确5,6,7,8,9,10。
传统上,遗传异质性通过细胞学方法或群体测序进行评估。细胞学方法,如荧光原位杂交(FISH)、染色体铺展和光谱核型分析(SKY),能够识别单个细胞中存在的变异,具有优势,但由于杂交和铺展过程中的人工假象,其错误率较高11。这些方法的分辨率也有限,仅能揭示跨度达数兆碱基的拷贝数变化。尽管群体DNA的测序或微阵列分析在准确性和分辨率方面更高,但其灵敏度较低。为了通过基于群体的方法检测遗传异质性,变异必须在群体中相当比例的细胞中存在。单细胞基因组DNA扩增技术的出现使得对单个细胞的基因组进行测序成为可能。单细胞测序具有高分辨率、高灵敏度的优点,并且在应用适当的质量控制方法时,还具有高准确性12。
本文介绍了一种在单细胞中检测兆碱基尺度拷贝数变异的方法。我们通过显微吸吮法分离单细胞,利用连接子-接头PCR扩增基因组DNA,构建用于下一代测序的文库,并通过隐马尔可夫模型和循环二元分割法检测拷贝数变异。
1. 分离单个细胞
2. 全基因组扩增
3. 测序
4. 数据分析
注意:运行本节中的程序和脚本需要基于 Unix 的环境。请根据各软件的安装指南安装本方案中提到的软件。所有脚本均可在 https://sourceforge.net/projects/singlecellseqcnv/ 获取。
组装好的吸管应与图1A中的吸管相似。针头的口径应足够宽,以容纳单个细胞,但又不能过宽,以免吸入过多液体伴随单个细胞。当在10倍物镜视野中存在1至5个细胞时(图1B),吸取单个细胞最为容易。
如果全基因组扩增成功,样品在琼脂糖凝胶上会呈现弥散条带(图2,泳道1、2、4、5、6和7)。条带微弱或缺失表明扩增反应失败,该样品不应进行测序(图2,泳道3和8)。
文库构建完成后,应使用片段分析仪通过毛细管电泳检测样品的片段大小分布。成功构建的文库在150至900 bp范围内应呈现相对均匀的片段大小分布(图3,A、B)。文库构建失败则会导致片段大小分布偏移,此类文库不应进行测序(图3C)。
通过隐马尔可夫模型(HMMcopy)和循环二进制分割(DNAcopy)处理测序数据,可将每个细胞的基因组划分为若干估计拷贝数的片段。随后可对这些片段进行筛选,以鉴定出估计拷贝数符合单个细胞中拷贝数增加或减少的片段(表1)。然后应将HMMcopy和DNAcopy获得的筛选后片段进行重叠分析,以识别高置信度的拷贝数变异(CNVs)。

图1. 单细胞分离。(A)组装好的微吸管装置。(B)10倍视野下显示解离的细胞(箭头所示)和微吸管针头(右下角)。当10倍视野中存在1至5个细胞时,最便于进行单细胞吸样。请点击此处查看该图的放大版本。

图 2. 全基因组扩增。 对 5 µl 全基因组扩增产物进行琼脂糖凝胶电泳。成功扩增的样本会呈现从 100 bp 到 1 kb 的明亮涂布条带(第 1、2、4、5、6 和 7 泳道),可用于测序。扩增不成功的样本则产生微弱涂布条带或无条带(第 3 和 8 泳道),不应进行测序。请点击此处查看此图的放大版本。

图3. 文库制备。 片段分析仪的代表性结果。图中X轴表示片段大小(以bp为单位),Y轴表示相对荧光单位(RFU)。每个图右侧为模拟的凝胶泳道。(A)理想样本的结果,片段大小在150至900 bp之间分布均匀,无明显尖锐峰或偏向一侧的现象。该样本适用于测序。(B)可接受样本的结果,片段大小分布偏向较小片段。虽然并非最佳,但仍可用于测序。(C)失败样本的结果,主要为小片段。这可能是由于文库制备过程中片段化(tagmentation)步骤孵育时间过长所致。该样本不应进行测序。请点击此处查看该图的放大版本。
| HMMcopy | |||||||
| 样本 | 区段 | 染色体 | 起始位置 | 终止位置 | 状态 | 中位数 | |
| D15-4998 | 23 | chr8 | 144,500,001 | 146,500,000 | 6 | 0.5008794 | |
| D15-4998 | 29 | chr10 | 67,000,001 | 134,500,000 | 6 | 0.4031945 | |
| D15-4998 | 52 | chr19 | 1 | 20,000,000 | 6 | 0.4616884 | |
| D15-4998 | 57 | chrY | 1 | 59,500,000 | 2 | -1.506532 | |
| DNAcopy | |||||||
| 样本 | 染色体 | 起始bin | 终止bin | 起始位置 | 终止位置 | 区段均值 | 区段中位数 |
| D15-4998 | chr10 | 88 | 197 | 62,612,945 | 129,971,511 | 1.4688 | 0.157 |
| D15-4998 | chr19 | 0 | 31 | 0 | 28,416,392 | 1.4141 | 0.1674 |
| D15-4998 | chrX | 77 | 126 | 51,659,160 | 95,343,369 | 1.3548 | 0.1874 |
| D15-4998 | chrY | 0 | 14 | 0 | 23,805,358 | -2.7004 | 0.3591 |
表1. 数据分析。 由 HMMcopy 和 DNAcopy 从单个细胞生成的过滤片段。将这两个结果重叠后,显示出在染色体10上从67至130 Mb区域的扩增,以及染色体19上从0至20 Mb区域的扩增。我们发现,染色体19近端区域的扩增是单细胞测序的一种技术假象12。
传统上,在单细胞水平鉴定拷贝数变异(CNV)和非整倍性需要采用细胞学方法,例如荧光原位杂交(FISH)和光谱核型分析(SKY)。如今,单细胞测序已成为回答此类问题的替代方法。与FISH和SKY相比,单细胞测序具有全基因组覆盖和高分辨率的优势。此外,当应用适当的质控方法时,单细胞测序能够更可靠地评估CNV和非整倍性,因为它不受FISH和SKY固有的杂交效率和制片伪影的影响。然而,许多近期的单细胞测序应用尚未经过对方法和分析的敏感性与特异性进行充分评估。事实上,其他研究中使用的某些分析方法与较高的假阳性CNV检出率相关(>50%)12。我们所描述的方法已通过已知CNV负荷的细胞进行了严格验证,以确定真实发现率和假发现率,并优化CNV检测的敏感性和特异性12。采用本方案中所述的质控和分析方法,大约可检测到20%的5 Mb扩增、75%的5 Mb缺失,以及所有大于10 Mb的CNV。尽管确定单细胞测序假发现率较为困难,但我们估计其低于25%。本方案适用于多种来源的细胞,相关脚本可修改以调整CNV检测的分辨率,并且该方案也可进一步优化用于识别其他类型的基因组变异。
将新鲜组织解离为单细胞的方法有多种,许多文献描述了针对特定组织(如皮肤24和脑组织25)优化的实验流程。我们倾向于通过显微吸管法分离单细胞,因为该方法可对每颗待测序的细胞进行可视化评估。然而,也可采用荧光激活细胞分选(FACS)26和微流控装置27来分离单细胞。若手动进行单细胞分离与全基因组扩增,单次操作分离并扩增多达四十个细胞是可行的。为了获得高质量的单细胞测序数据,单细胞基因组的扩增必须均匀且完整。我们发现,所分离单细胞的质量以及裂解和扩增的效率对测序数据质量具有显著影响。因此,细胞应在分离前立即从其原始环境中获取,且在细胞分离后应立即开始全基因组扩增。此外,裂解与片段化步骤应严格依照步骤2.3–2.6中所述进行。
可以通过调整算法来改变拷贝数变异(CNV)检测的分辨率,但这会对灵敏度和特异性产生相反的影响12。还可以调整阈值,以在四倍体背景下检测全染色体非整倍性11。然而,我们发现本方法仅能检测大于5 Mb的CNV,因为在全基因组扩增过程中引入的噪声使得较小变异的检测变得复杂12。未来全基因组扩增技术的改进将最终提升单细胞测序在拷贝数变异检测中的分辨率。
单细胞测序不仅可用于研究拷贝数变异,还可用于分析单核苷酸变异28,29和结构变异30。本研究中所述的单细胞分离方案也可应用于回答这些其他科学问题。然而,全基因组扩增方法的选择取决于具体的应用需求。本方案所描述的方法基于聚合酶链式反应,最适合用于检测拷贝数变异,因其扩增偏差水平较低32。而对于其他类型的基因组变异(如单核苷酸多态性)的研究,则认为采用其他全基因组扩增方法更为合适31,32。
作者无任何利益冲突需要披露。
感谢 Stuart Levine 对本文手稿的评论。本工作由美国国立卫生研究院资助项目 GM056800 和 Kathy 与 Curt Marble 癌症研究基金资助 Angelika Amon,部分由 Koch 研究所支持基金 P30-CA14051 资助。Angelika Amon 同时是霍华德·休斯医学研究所和 Glenn 生物医学研究基金会的研究员。K.A.K. 受美国国家普通医学科学研究所培训基金 T32GM007753 资助。
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