Second-Strand Synthesis-Based Massively Parallel scRNA-Seq Reveals Cellular States and Molecular Features of Human Inflammatory Skin Pathologies

生物 大规模并行测序 转录组 巨量平行 计算生物学 基因 表型 互补DNA DNA测序 DNA RNA序列 寡核苷酸 吞吐量 皮肤癌 基因表达 计算机科学 遗传学 并行计算 电信 无线
作者
Travis Hughes,Marc H. Wadsworth,Todd M. Gierahn,Tran Do,David I. Weiss,Priscila Ribeiro Andrade,Feiyang Ma,Bruno Jorge de Andrade Silva,Shuai Shao,Lam C. Tsoi,Jose Ordovas-Montanes,Johann E. Gudjonsson,Robert L. Modlin,J. Christopher Love,Alex K. Shalek
出处
期刊:Immunity [Elsevier]
卷期号:53 (4): 878-894.e7 被引量:137
标识
DOI:10.1016/j.immuni.2020.09.015
摘要

High-throughput single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) methodologies enable characterization of complex biological samples by increasing the number of cells that can be profiled contemporaneously. Nevertheless, these approaches recover less information per cell than low-throughput strategies. To accurately report the expression of key phenotypic features of cells, scRNA-seq platforms are needed that are both high fidelity and high throughput. To address this need, we created Seq-Well S3 ("Second-Strand Synthesis"), a massively parallel scRNA-seq protocol that uses a randomly primed second-strand synthesis to recover complementary DNA (cDNA) molecules that were successfully reverse transcribed but to which a second oligonucleotide handle, necessary for subsequent whole transcriptome amplification, was not appended due to inefficient template switching. Seq-Well S3 increased the efficiency of transcript capture and gene detection compared with that of previous iterations by up to 10- and 5-fold, respectively. We used Seq-Well S3 to chart the transcriptional landscape of five human inflammatory skin diseases, thus providing a resource for the further study of human skin inflammation.
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