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Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells

转录组 外周血单个核细胞 单细胞分析 计算生物学 生物 细胞 细胞生物学 基因表达谱 基因 基因表达 体外 遗传学
作者
Grace Zheng,Jessica M. Terry,Phillip Belgrader,Paul Ryvkin,Zachary Bent,Ryan J. Wilson,Solongo B. Ziraldo,Tobias D. Wheeler,Geoff P. McDermott,Junjie Zhu,Mark Gregory,Joe Shuga,Luz Montesclaros,Jason G. Underwood,Donald A Masquelier,Stefanie Y. Nishimura,Michael Schnall-Levin,Paul W. Wyatt,Christopher M. Hindson,Rajiv Bharadwaj
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:8 (1) 被引量:5732
标识
DOI:10.1038/ncomms14049
摘要

Abstract Characterizing the transcriptome of individual cells is fundamental to understanding complex biological systems. We describe a droplet-based system that enables 3′ mRNA counting of tens of thousands of single cells per sample. Cell encapsulation, of up to 8 samples at a time, takes place in ∼6 min, with ∼50% cell capture efficiency. To demonstrate the system’s technical performance, we collected transcriptome data from ∼250k single cells across 29 samples. We validated the sensitivity of the system and its ability to detect rare populations using cell lines and synthetic RNAs. We profiled 68k peripheral blood mononuclear cells to demonstrate the system’s ability to characterize large immune populations. Finally, we used sequence variation in the transcriptome data to determine host and donor chimerism at single-cell resolution from bone marrow mononuclear cells isolated from transplant patients.
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