安诺单细胞免疫组库技术,带你认识“工作细胞”
2018.10.31

前段时间,动漫《工作细胞》大火,剧中T细胞、B细胞都是实力担当。小伙伴们问题来了,在我们体内也像动画里一样吗?在人体内T淋巴细胞(T cell)和B淋巴细胞(B cell)受抗原刺激而被活化,分裂增殖、发生适应性免疫应答,维持机体稳定。为了加深对免疫机制及其多样性的认识和理解,科研工作者不断发起对T细胞、B细胞的探索。今天小编来给大家介绍一项新技术,带你更好地认识“工作细胞”。


前言——免疫组库


淋巴细胞是免疫系统的基本成分,在体内分布广泛。T淋巴细胞(T cell)和B淋巴细胞(B cell)主要负责适应性免疫应答,其抗原识别主要依赖于T细胞受体(T cell recptor, TCR)和B细胞受体(B cell recptor, BCR),这两类细胞表面分子的共同特点是其多样性,可以识别多种多样的抗原分子。BCR的轻链和TCRβ链由V、D、J、C四个基因片段组成,BCR的重链和TCRα链由V、J、C三个基因片段组成,这些基因片段在遗传过程中发生重组、重排,组合成不同的形式,保证了受体多样性。


图1 VDJ多样性示意图

图1 VDJ多样性示意图[1]


局限——传统免疫组库研究


传统免疫组库研究存在很多局限性,其建库基于对TCR/BCR特征序列的捕获,只能使用多重PCR、5’RACE来研究CDR3区域,无法获得重链轻链/αβ链配对信息、T/B细胞克隆之间的关系、受体与特定抗原之间的对应关系。此外,传统免疫组库研究基于细胞群体,单个或少量细胞研究往往受限。


突破——安诺单细胞免疫组库测序整体研究方案


针对传统免疫组库研究的局限,安诺基因推出单细胞免疫组库测序整体研究方案,不论是大规模细胞群体,还是单个或少量细胞,都能一一攻破。


那么,如何将单细胞免疫组库测序与课题或研究结合起来呢?小编已经为大家整理好了全套研究方案。


根据研究目的选取不同时期,不同处理,不同组织来源的样本,制备细胞悬浮液。如果细胞数量多,可使用大规模细胞研究神器10x Genomics平台,一次性获得千至万级细胞的数据;若为少量细胞,可利用流式或显微操作分离出单个细胞,进行基于Smart-seq2扩增的单细胞转录组测序,同时获得基因表达和VDJ的数据。


图2 安诺单细胞免疫组库测序整体研究方案

图2 安诺单细胞免疫组库测序整体研究方案


安诺10x V(D)J免疫组库


技术:10x Genomics single cell V(D)J;

物种:人、C57BL/6小鼠、BALB/c小鼠;

样本:PBMC、淋巴细胞、B细胞、T细胞;

数量:每个文库1,000-10,000个细胞;

文库5’单细胞转录组+BCR、5’单细胞转录组+TCR;

应用:肿瘤浸润淋巴细胞,疾病相关淋巴细胞研究;

优势:大规模单细胞VDJ+表达谱测序,单个细胞成本大大降低。


Single-Cell Map of Diverse Immune Phenotypes in the Breast Tumor Microenvironment[2]

期刊:Cell

影响因子:31.398

研究领域:肿瘤微环境        

样本:淋巴结、肿瘤、癌旁、血液


图3 文章总览

图3 文章总览[2]


肿瘤浸润淋巴细胞的研究有利于了解肿瘤发生发展过程,制定免疫治疗策略。文章选取8名乳腺癌患者的淋巴结、肿瘤、癌旁、血液样本,使用流式分选出45,000个免疫细胞,利用10x Genomics平台进行单细胞转录组测序和T细胞相关分析,描绘肿瘤浸润淋巴细胞的表型动态变化,探索不同免疫细胞群的共表达模式,分析T细胞受激活后的分化轨迹,发现T细胞表型的形成由TCRusage和环境因素共同影响。


安诺单细胞免疫组库


技术:基于Smart-seq2扩增的单细胞转录组测序;

物种:人、C57BL/6小鼠、BALB/c小鼠,基因组序列含VDJC基因的有参物种;

样本:PBMC、淋巴细胞、B细胞、T细胞;

数量:单个细胞x生物学重复;

文库:单细胞全长转录组;

应用:肿瘤浸润淋巴细胞,疾病相关淋巴细胞研究;

优势:可获得每个细胞的全长mRNA序列和VDJ序列,分析样本间差异表达基因,重建T细胞受体全长配对序列,分析免疫细胞clone type关系,样本需求起始量低。


Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing[3]

期刊:Cell

影响因子:31.398

研究领域:肿瘤微环境        

样本:肿瘤、癌旁、血液


图4 文章总览

图4 文章总览[3]


系统性描绘肿瘤浸润淋巴细胞亚群有利于免疫疗法的发展和免疫分子检查点的预测,文章选取6名乳腺癌患者的肿瘤、癌旁、血液样本,使用流式分选出5063个T淋巴细胞进行Smart-seq2单细胞转录组测序。研究表明根据基因表达和分子功能,肝癌肿瘤浸润T细胞共分为11个T细胞亚群,从伪时间进化分析发现亚群间存在进化发育轨迹,分化的末端是LAYN高表达为特征的耗竭性T细胞(CD8-LAYN),此类T细胞主要存在于肝癌组织中且不具有杀伤效应。


发展——安诺单细胞大家族


在现有全面的单细胞转录组解决方案基础上,单细胞免疫组库也已加入安诺单细胞大家族,涵盖各类研究,各细胞数量级,多种技术,更有多种高级分析等着您!


图5 安诺单细胞转录组测序技术总览

图5 安诺单细胞转录组测序技术总览


另外,10x Genomics单细胞ATAC也即将上线,我们在2018年的冬天又向单细胞表观组学迈进一大步,更多的资料和干货小编下次一并奉上,敬请期待~~~


图6 安诺单细胞测序技术总览

图6 安诺单细胞测序技术总览


作为国内单细胞测序技术整体解决方案的测序服务提供商,目前安诺基因单细胞多组学研究具有全面的产品,覆盖三大组学(基因组、转录组、表观组),拥有丰富的项目经验、合作单位100+、物种经验50+、多篇高分文章IF累计100+,能够有针对性并准确服务于不同的研究领域及研究策略,使得科研工作者可以更深入地了解细胞间的异质性。


参考文献:

[1]Georgiou G, Ippolito G C, Beausang J, et al. The promise and challenge of high-throughput sequencing of the antibody repertoire[J]. Nature Biotechnology, 2014, 32(2):158.

[2]EAzizi, AJ Carr, G Plitas, et al. Single-Cell Map of Diverse Immune Phenotypesin the Breast Tumor Microenvironment[J]. Cell, 2018, 174(5):1293-1308.

[3]Zheng C, Zheng L, Yoo J K, et al. Landscape of Infiltrating T Cells in Liver Cancer Revealed by Single-Cell Sequencing[J]. Cell, 2017, 169(7):1342-1356.


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