Full-length mRNA-Seq from single-cell levels of RNA and individual circulating tumor cells.
Full-length mRNA-Seq from single-cell levels of RNA and individual circulating tumor cells.
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DOI：
10.1038/nbt.2282
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发表时间：
2012-08
影响因子：
46.9
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
在过去的十年中，全基因组的转录组分析通常用于监测组织，疾病和细胞类型特异性基因表达，但是从技术上讲，从单个细胞中产生表达谱在技术上具有挑战性。在这里，我们描述了一种新颖且可靠的mRNA-seq方案（SMART-SEQ），该协议适用于单细胞水平。与现有方法相比，Smart-Seq跨成绩单改进了阅读覆盖范围，这显着增强了对替代成绩单同工型和SNP识别的详细分析。我们通过在总RNA稀释系列上评估智能seq对单细胞转录组学对单细胞转录组学的敏感性和定量准确性。我们在黑色素瘤循环肿瘤细胞中应用智能seq，我们确定了不同的基因表达模式，包括黑色素瘤循环肿瘤细胞的新候选生物标志物。重要的是，我们的方案很容易被用来解决需要稀有细胞中基因组范围的转录组分析的基本生物学问题。
In the last decade, genome-wide transcriptome analyses have been routinely used to monitor tissue-, disease- and cell type-specific gene expression, but it has been technically challenging to generate expression profiles from single cells. Here we describe a novel and robust mRNA-Seq protocol (Smart-Seq) that is applicable down to single cell levels. Compared with existing methods, Smart-Seq has improved read coverage across transcripts, which significantly enhances detailed analyses of alternative transcript isoforms and identification of SNPs. We have determined the sensitivity and quantitative accuracy of Smart-Seq for single-cell transcriptomics by evaluating it on total RNA dilution series. Applying Smart-Seq to circulating tumor cells from melanomas, we identified distinct gene expression patterns, including new candidate biomarkers for melanoma circulating tumor cells. Importantly, our protocol can easily be utilized for addressing fundamental biological problems requiring genome-wide transcriptome profiling in rare cells.
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影响因子：
46.9
作者：
Trapnell C;Williams BA;Pertea G;Mortazavi A;Kwan G;van Baren MJ;Salzberg SL;Wold BJ;Pachter L
通讯作者：
Pachter L
影响因子：
48
作者：
Katz, Yarden;Wang, Eric T.;Airoldi, Edoardo M.;Burge, Christopher B.
通讯作者：
Burge, Christopher B.
影响因子：
64.8
作者：
Shukla S;Kavak E;Gregory M;Imashimizu M;Shutinoski B;Kashlev M;Oberdoerffer P;Sandberg R;Oberdoerffer S
通讯作者：
Oberdoerffer S
影响因子：
46.9
作者：
通讯作者：
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一种改进的单细胞 cDNA 扩增方法，用于高效的高密度寡核苷酸微阵列分析。
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作者：
Kurimoto K;Yabuta Y;Ohinata Y;Ono Y;Uno KD;Yamada RG;Ueda HR;Saitou M
通讯作者：
Saitou M