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质谱流式细胞技术汇总:单细胞,技术限制,分析方法等等
【字体: 大 中 小 】 时间:2017年01月23日 来源:生物通
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当研究人员考虑如何解决生物学问题时,经常面临一个困境:是应该(1)在广泛的网络中获取特定细胞行为尽可能多的信息呢?还是(2)采取高针对性的方法,对有限数量的细胞特征进行分析,获得更高的分辨率呢?
近期研究人员将流式细胞技术与质谱分析技术结合在一起,发展出了质谱流式细胞技术(mass cytometry),这种融合技术能在单细胞水平上同时分析超过40种细胞参数,极大的增加了流式细胞分析评估复杂细胞系统和过程的能力。
简介
跨领域的生物学研究揭示了细胞系统的复杂性,指出同质群体中的个体细胞也具有各自独特的特征。因此,越来越多的研究朝着以单细胞分辨率定量分析细胞特征的方向发展。虽然这种单细胞思维是近期越来越普遍,但实际上它的发展已经有了一个漫长的历史:利用显微镜鉴别单细胞组织和行为特征的研究可以追溯到几个世纪之前。目前分析包含本质不同细胞的细胞网络(例如存在于免疫系统内的细胞网络),近几十年来主要依赖于高通量单细胞分析平台,比如流式细胞技术,这为单细胞研究铺平了道路。
同时,科学家们也开始寻找可以同时分析或量化多个方面细胞过程的方法,“-omics”技术时代来临。这些方法的目的是捕获生物样品中细胞行为特殊水平,如基因组,转录组,蛋白质组,代谢组学等的大量信息,因此需要多种新方法整合生物研究计算和统计工具。
虽然上文中所说的两个目标:分辨率和参数化刺激了相关技术的发展,但是直到近期各个领域的工具才日趋成熟,相关之间的差距减小。单细胞基因组学,转录组学,蛋白质组学,功能测定和成像等领域的技术发展都为鉴别细胞身份和功能提供了重要帮助。这篇文章将具体介绍其中的一种:质谱流式细胞技术,包括这种技术目前的现状,相关的仪器,主要涉及的应用范围,以及数据分析方法,和未来的发展前景。
单细胞分辨率与高参数化
当研究人员考虑如何解决生物学问题时,经常面临一个困境:是应该(1)在广泛的网络中获取特定细胞行为尽可能多的信息呢?还是(2)采取高针对性的方法,对有限数量的细胞特征进行分析,获得更高的分辨率呢?
现在我们有了更多的选择,可以对整个基因组或转录组进行常规测序,并利用微流体学的技术进展进行多达数千个细胞中的单细胞转录组研究,现代成像技术也能跟踪细胞中的单个分子,或者活体中的单个细胞。
单细胞水平分辨率的质谱分析技术,能同时分析超过40个的参数,从而能对实验样品检测数百万个细胞。这种规模的高通量对于复杂细胞样品的分析来说是十分必要的,否则一些具有重要生物学功能的稀有细胞群体将会被遗漏。例如2011年的一项研究指出年轻人骨髓中静息造血干细胞只占25,000个单核细胞分之一,而且这种亚集具有独特的生物活性。
2014年哥伦比亚大学的研究人员还利用当时称为质谱细胞分析(mass cytology)的技术在单次实验中同时检测了数百万个细胞中的44个分子标记物。在每个细胞中他们都鉴别了有助于确定细胞类型的一些细胞表面标记物,以及能够揭示细胞功能的一些标记物,包括信号传递、细胞周期、凋亡和基因组重排的一些标记物。他们还在1万个细胞其中的7个细胞中鉴别出了与STAT5信号蛋白相关的、从前未知的一些信号事件。
再近一些时间的就是题为“Highly multiplexed simultaneous detection of RNAs and proteins in single cells”的文章,通过质谱细胞分析方法证实可以同时检测多个mRNA转录物。
总而言之,这个平台为生物科学研究开辟了多个新的可能性,提供了能够在数百万个单细胞中同时捕获不同方面细胞行为的新工具。
(生物通)