A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications.
A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications.
复制标题
生物医学研究和临床应用的单细胞RNA测序实用指南。
DOI：
10.1186/s13073-017-0467-4
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发表时间：
2017-08-18
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Lönnberg T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haque A;Engel J;Teichmann SA;Lönnberg T
RNA测序（RNA-seq）是一种用于检测和定量分析生物样品中信使RNA分子的基因组方法，可用于研究细胞反应。近年来，RNA-seq推动了医学领域的许多发现和创新。出于实际原因，该技术通常在包含数千至数百万个细胞的样品上进行。然而，这阻碍了对生物学的基本单位细胞的直接评估。自2009年发表第一个单细胞RNA测序（scRNA-seq）研究以来，已经进行了更多的研究，主要是由在湿实验室单细胞基因组学，生物信息学和计算方面具有独特技能的专业实验室进行的。然而，随着scRNA-seq平台的商业可用性不断增加，以及生物信息学方法的快速成熟，任何生物医学研究人员或临床医生都可以使用scRNA-seq来做出令人兴奋的发现。在这篇综述中，我们提出了一个实用的指南，以帮助研究人员设计他们的第一个scRNA-seq研究，包括实验硬件，协议选择，质量控制，数据分析和生物学解释的介绍性信息。
RNA sequencing (RNA-seq) is a genomic approach for the detection and quantitative analysis of messenger RNA molecules in a biological sample and is useful for studying cellular responses. RNA-seq has fueled much discovery and innovation in medicine over recent years. For practical reasons, the technique is usually conducted on samples comprising thousands to millions of cells. However, this has hindered direct assessment of the fundamental unit of biology—the cell. Since the first single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) study was published in 2009, many more have been conducted, mostly by specialist laboratories with unique skills in wet-lab single-cell genomics, bioinformatics, and computation. However, with the increasing commercial availability of scRNA-seq platforms, and the rapid ongoing maturation of bioinformatics approaches, a point has been reached where any biomedical researcher or clinician can use scRNA-seq to make exciting discoveries. In this review, we present a practical guide to help researchers design their first scRNA-seq studies, including introductory information on experimental hardware, protocol choice, quality control, data analysis and biological interpretation.
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影响因子：
5.4
作者：
Alles J;Karaiskos N;Praktiknjo SD;Grosswendt S;Wahle P;Ruffault PL;Ayoub S;Schreyer L;Boltengagen A;Birchmeier C;Zinzen R;Kocks C;Rajewsky N
通讯作者：
Rajewsky N
影响因子：
12.3
作者：
Bacher R;Kendziorski C
通讯作者：
Kendziorski C
DOI：
10.1126/science.1247651
发表时间：
2014-02-14
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Jaitin DA;Kenigsberg E;Keren-Shaul H;Elefant N;Paul F;Zaretsky I;Mildner A;Cohen N;Jung S;Tanay A;Amit I
通讯作者：
Amit I
影响因子：
12.3
作者：
Guillaumet-Adkins A;Rodríguez-Esteban G;Mereu E;Mendez-Lago M;Jaitin DA;Villanueva A;Vidal A;Martinez-Marti A;Felip E;Vivancos A;Keren-Shaul H;Heath S;Gut M;Amit I;Gut I;Heyn H
通讯作者：
Heyn H
影响因子：
48
作者：
Giesen, Charlotte;Wang, Hao A. O.;Bodenmiller, Bernd
通讯作者：
Bodenmiller, Bernd