mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell

转录组 生物 RNA序列 基因 基因表达谱 基因亚型 计算生物学 遗传学 微阵列 微阵列分析技术 剪接 卵裂球 基因组 基因表达 分子生物学 胚胎发生
作者
Fuchou Tang,Cátálin Bárbácioru,Yangzhou Wang,Ellen Nordman,Clarence Lee,Nanlan Xu,Xiaohui Wang,John Bodeau,Brian B. Tuch,Asim Siddiqui,Kaiqin Lao,M. Azim Surani
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:6 (5): 377-382 被引量:4011
标识
DOI:10.1038/nmeth.1315
摘要

Next-generation sequencing technology is a powerful tool for transcriptome analysis. However, under certain conditions, only a small amount of material is available, which requires more sensitive techniques that can preferably be used at the single-cell level. Here we describe a single-cell digital gene expression profiling assay. Using our mRNA-Seq assay with only a single mouse blastomere, we detected the expression of 75% (5,270) more genes than microarray techniques and identified 1,753 previously unknown splice junctions called by at least 5 reads. Moreover, 8-19% of the genes with multiple known transcript isoforms expressed at least two isoforms in the same blastomere or oocyte, which unambiguously demonstrated the complexity of the transcript variants at whole-genome scale in individual cells. Finally, for Dicer1(-/-) and Ago2(-/-) (Eif2c2(-/-)) oocytes, we found that 1,696 and 1,553 genes, respectively, were abnormally upregulated compared to wild-type controls, with 619 genes in common.
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