Nature 子刊:13种scRNA-seq技术基准测评报告

2021-04-06 374文献解读

scRNA-seq是表征样本中单个细胞转录组的主要技术,然而scRNA-seq技术间存在显著差异,每种技术都有其最适合的应用场景。来自西班牙、瑞典、英国、德国、澳大利亚等多国研究团队共同对13种scRNA-seq方法开展基准测评,相关研究成果已发表在《Nature Biotechnology》杂志。

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实验设计

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测评样本:这组细胞主要是人外周血细胞(60%)和小鼠结肠细胞(30%),但也包含少量HEK293T、NIH3T3和MDCK细胞。其符合如下条件,1)具有各种频率的高度异质性的细胞类型;2)基因表达有细微差异的密切相关的亚群;3)具有可追踪标记的确定的细胞组成;4)来自不同物种的细胞。

参与测评的技术:CEL-Seq2、MARS-Seq、Quartz-Seq2、gmcSCRB-Seq、Smart-Seq2、ddSEQ、ICELL8、C1HT-Small、C1HT-Medium、Chromium、Chromium(sn)、Drop-seq以及inDrop。

测评结果

研究人员根据检测细胞图谱和标志物表达的精确度来评估这些方法。他们使用了六个关键指标:基因检测、转录特征表达的总体水平、细胞簇的准确性、分类概率、数据整合后的细胞簇准确性以及可混合性。

总的来说,检测到人、小鼠和犬的细胞数量与参考样品的成分设计一致。除gmcSCRB-seq外,所有方案(1~9%)均检测到低浓度的犬细胞。此外,不同的方法在不同基因组位置之间的图谱统计显示出显著差异。

与较低的起始量(单核细胞和B细胞)相比,一些技术(例如Smart-seq2和Chromium v.2)在具有较高的起始量(HEK293T细胞)的检测方面表现更好。Quarts-seq2对三种细胞类型的基因检出都较高。

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利用HEK293T细胞、单核细胞和B细胞的数据,研究团队观察到了强烈的技术特异性,特异性的主要来源是每个细胞检测到的基因数量。Quartz-seq2和Smart-seq2对所有细胞类型标志都有较高的表达水平,说明它们对细胞类型的鉴定有较高的能力。CEL-seq2和Quartz-seq2比其他技术识别出更多的基因。

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为了进一步说明不同技术绘制复杂样本异质性的能力,研究团队在二维空间中对采样数据集进行聚类和绘制,然后计算聚类精度和平均轮廓宽度(ASW)。对于单核细胞,精确的聚类方法将主要亚群(CD14+和FCGR3A+)分开,而低ASW的方法没有区分它们。同样,有几种方法能够区分CD8+和自然杀伤(NK)细胞,而其他方法则不能。

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Quartz-Seq2在基准测评中得分最高,本次测评显示:这些技术在库的复杂性和检测细胞类型标记的能力上存在差异,影响了它们的预测价值和整合到参考细胞图谱的适用性,其结果为个体研究人员和联合项目(如人类细胞图谱)提供了指导。

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参考文献
Mereu E, Lafzi A, Moutinho C, et al. Benchmarking single-cell RNA-sequencing protocols for cell atlas projects[J]. Nature biotechnology, 2020, 38(6): 747-755.
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