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Droplet Barcoding for Single-Cell Transcriptomics Applied to Embryonic Stem Cells

生物 胚胎干细胞 干细胞 单细胞测序 核糖核酸 计算生物学 RNA序列 转录组 单细胞分析 人口 基因 基因表达 遗传学 细胞 表型 外显子组测序 社会学 人口学
作者
Allon M. Klein,Linas Mažutis,Ilke Akartuna,Naren Tallapragada,Adrian Veres,Victor Li,Leonid Peshkin,David A. Weitz,Marc W. Kirschner
出处
期刊:Cell [Cell Press]
卷期号:161 (5): 1187-1201 被引量:3646
标识
DOI:10.1016/j.cell.2015.04.044
摘要

It has long been the dream of biologists to map gene expression at the single-cell level. With such data one might track heterogeneous cell sub-populations, and infer regulatory relationships between genes and pathways. Recently, RNA sequencing has achieved single-cell resolution. What is limiting is an effective way to routinely isolate and process large numbers of individual cells for quantitative in-depth sequencing. We have developed a high-throughput droplet-microfluidic approach for barcoding the RNA from thousands of individual cells for subsequent analysis by next-generation sequencing. The method shows a surprisingly low noise profile and is readily adaptable to other sequencing-based assays. We analyzed mouse embryonic stem cells, revealing in detail the population structure and the heterogeneous onset of differentiation after leukemia inhibitory factor (LIF) withdrawal. The reproducibility of these high-throughput single-cell data allowed us to deconstruct cell populations and infer gene expression relationships. VIDEO ABSTRACT.
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