Transcriptomic Features in a Single Extracellular Vesicle via Single‐Cell RNA Sequencing

转录组 生物 基因 核糖核酸 细胞生物学 单细胞分析 计算生物学 细胞 K562细胞 遗传学 基因表达
作者
Tao Luo,Si‐Yi Chen,Zhi‐Xin Qiu,Ya‐Ru Miao,Yue Ding,Xiang‐Yu Pan,Yirong Li,Qian Lei,An‐Yuan Guo
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:6 (11): e2200881-e2200881 被引量:44
标识
DOI:10.1002/smtd.202200881
摘要

Although many studies have investigated functional molecules in extracellular vesicles (EVs), the exact number of ribonucleic acid molecules in a single-EV is unknown. Therefore, it is critical to explore the transcriptomic features and heterogeneity at the level of a single-EV. Here, using the 10x Genomics platform, the RNA cargos are profiled in single EVs derived from human K562 and mesenchymal stem cells. The key steps are labeling intact EVs using calcein-AM, detecting the EV concentration via flow cytometry, and using the CB2 algorithm with adaptive thresholds to effectively distinguish real EVs from background. The gene number in a single-EV varied from 6 to 148, with a mean of 52. Ribosomal genes, mitochondrial genes, and eukaryotic translation elongation factor 1 alpha has a high EV percentage in all EV samples. Hemoglobin genes are uniquely highly expressed in K562-EVs, and cytoskeleton genes are enriched in MSC-EVs. Ten or more clusters with different marker genes in each single-EV dataset demonstrated EV heterogeneity. Moreover, integrating EVs and their parental cells reveal both EVs and cells in each cluster, indicating different cell origins of various EVs. To the best of the author's knowledge, this study provides the first high-throughput transcriptome at the single-EV level and improves the understanding of EVs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李园长发布了新的文献求助10
刚刚
4XXXX完成签到,获得积分10
刚刚
Yangyade_完成签到,获得积分10
1秒前
李健应助平静的人采纳,获得10
1秒前
阿豪发布了新的文献求助10
1秒前
flac3d完成签到,获得积分10
1秒前
踏实秋莲发布了新的文献求助10
2秒前
854fycchjh发布了新的文献求助10
2秒前
HongMou完成签到,获得积分10
2秒前
梵天完成签到,获得积分10
2秒前
qin完成签到,获得积分10
2秒前
zhuli完成签到,获得积分10
3秒前
yi_zhang完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
精神是块骨头完成签到,获得积分10
4秒前
正直从凝完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
糖果苏扬完成签到 ,获得积分10
4秒前
李朋完成签到,获得积分10
5秒前
自由的信仰完成签到,获得积分10
5秒前
科研小白完成签到,获得积分10
5秒前
加州未雨完成签到,获得积分10
5秒前
sxw完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
Au完成签到 ,获得积分10
7秒前
汉堡包应助陈佳琦采纳,获得10
7秒前
大知闲闲完成签到 ,获得积分10
7秒前
Richardhe完成签到,获得积分10
7秒前
姚美阁完成签到 ,获得积分10
7秒前
美好的海秋完成签到,获得积分10
8秒前
天天快乐应助冷酷的依霜采纳,获得10
8秒前
ZYD发布了新的文献求助20
8秒前
songyl完成签到,获得积分10
8秒前
79999完成签到,获得积分10
8秒前
Hailin发布了新的文献求助30
8秒前
儒雅翠彤完成签到 ,获得积分10
9秒前
我爱山之东发布了新的文献求助200
9秒前
走四方完成签到,获得积分10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
DIPPR Project 801 - Full Version 380
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7766181
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9310092
关于积分的说明 20315074
捐赠科研通 7351008
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3315033
关于科研通互助平台的介绍 2464576
邀请新用户注册赠送积分活动 2329603