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SCITO-seq: single-cell combinatorial indexed cytometry sequencing

流式细胞术 工作流程 质量细胞仪 计算生物学 蛋白质组 细胞仪 仿形(计算机编程) 生物 DNA测序 染色质 计算机科学 DNA 分子生物学 生物信息学 基因 遗传学 数据库 操作系统 表型
作者
Byungjin Hwang,David S. Lee,Whitney Tamaki,Yang Sun,Anton Ogorodnikov,George C. Hartoularos,Aidan Winters,Yun S. Song,Eric D. Chow,Matthew H. Spitzer,Chun Ye
标识
DOI:10.1101/2020.03.27.012633
摘要

Abstract The development of DNA-barcoded antibodies to tag cell-surface molecules has enabled the use of droplet-based single cell sequencing (dsc-seq) to profile the surface proteomes of cells. Compared to flow and mass cytometry, the major limitation of current dsc-seq-based workflows is the high cost associated with profiling each cell, thus precluding its use in applications where millions of cells are required. Here, we introduce SCITO-seq, a new workflow that combines combinatorial indexing and commercially available dsc-seq to enable cost-effective cell surface proteomic sequencing of greater than 10 5 cells per microfluidic reaction. We demonstrate SCITO-seq’s feasibility and scalability by profiling mixed species cell lines and mixed human T and B lymphocytes. To further demonstrate its applicability, we show comparable cellular composition estimates in peripheral blood mononuclear cells obtained with SCITO-seq and mass cytometry. SCITO-seq can be extended to include simultaneous profiling of additional modalities such as transcripts and accessible chromatin or tracking of experimental perturbations such as genome edits or extracellular stimuli.
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