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Associating growth factor secretions and transcriptomes of single cells in nanovials using SEC-seq

转录组 生物 因子(编程语言) 计算生物学 纳米技术 基因表达 计算机科学 材料科学 基因 遗传学 程序设计语言
作者
Shreya Udani,Justin Langerman,Doyeon Koo,Sevana Baghdasarian,Brian Cheng,Simran Kang,Citradewi Soemardy,Joseph de Rutte,Kathrin Plath,Dino Di Carlo
出处
期刊:Nature Nanotechnology [Nature Portfolio]
卷期号:19 (3): 354-363 被引量:20
标识
DOI:10.1038/s41565-023-01560-7
摘要

Cells secrete numerous bioactive molecules that are essential for the function of healthy organisms. However, scalable methods are needed to link individual cell secretions to their transcriptional state over time. Here, by developing and using secretion-encoded single-cell sequencing (SEC-seq), which exploits hydrogel particles with subnanolitre cavities (nanovials) to capture individual cells and their secretions, we simultaneously measured the secretion of vascular endothelial growth factor A (VEGF-A) and the transcriptome for thousands of individual mesenchymal stromal cells. Our data indicate that VEGF-A secretion is heterogeneous across the cell population and is poorly correlated with the VEGFA transcript level. The highest VEGF-A secretion occurs in a subpopulation of mesenchymal stromal cells characterized by a unique gene expression signature comprising a surface marker, interleukin-13 receptor subunit alpha 2 (IL13RA2), which allowed the enrichment of this subpopulation. SEC-seq enables the identification of gene signatures linked to specific secretory states, facilitating mechanistic studies, the isolation of secretory subpopulations and the development of means to modulate cellular secretion. Using hydrogel nanovials to capture single mesenchymal stromal cells and their growth factor secretions, the authors link cell secretion to the transcriptome for thousands of cells, SEC-seq, enabling the study of secretion-associated cell states and mechanisms in therapeutic cell types.
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