单细胞转录组测序，绘制人脑细胞图谱

　　

人脑是由多种不同类别细胞组成的极其复杂的器官。传统的细胞分类方法只能根据少数已知的细胞的标记分子（marker）对细胞进行分类，对每一类细胞的认识也非常有限。

斯坦福大学的著名学者Stephen Quake及其团队利用单细胞测序技术，对466个人大脑皮层的单细胞进行了转录组测序，通过数据分析发现，单细胞测序结果不但能用于区分神经元、神经胶质细胞以及血管细胞，还能将神经元分为五类兴奋性细胞和两类抑制性细胞。同时，该研究还发现部分神经元表达组织相容性复合物（MHC）相关基因，颠覆了人们长期以来认为神经细胞不表达免疫分子的认知。该研究成果已发表于在2015年6月9日的《美国科学院院刊》（PNAS）上。

由于人脑样本难以获得，长期以来，人们对于脑的认识，大多来源于非灵长类模式生物。然而人脑比小鼠等模式生物要复杂得多，单纯研究模式生物，没有办法揭示与人脑复杂特性相关的细胞分子特征。

Stephen团队发现，给癫痫患者手术过程中，为了使器械能深入患区，外科医生需要剥离一小块正常的大脑皮层组织。因此他们巧妙地利用8个癫痫患者手术过程中获得的正常组织，作为后续单细胞测序的成年大脑皮层样本。另外他们还从4个16-18周选择性流产的胎儿身上，获得了人胚胎期大脑皮层样本。研究团队利用Fluidigm C1单细胞制备系统，对这些样本共482个单细胞进行了高通量转录组测序，数据进行质控筛选后，共得到了466个单细胞的RNA测序数据。

“传统的免疫荧光等技术，只能对单个细胞的1~2个基因进行检测；用脑组进行高通量RNA测序，又只能粗略地了解该细胞群体整体的基因表达概况。我们采用单细胞测序的研究策略，能在单细胞水平对所有基因的表达水平进行检测，将单细胞的分辨率与新一代测序的基因检测广度结合了起来。”文中写到。

研究人员通过对单细胞测序结果进行分析，将成年脑皮层细胞分为8大类，胚胎的分为2大类。接着，他们又将其中113个神经元细胞分为5个兴奋性亚类和2个抑制性亚类。

“我们把利用单细胞测序数据得到的分类结果，与用经典Marker进行细胞分类的结果进行了比较，发现两者高度一致。这说明即使没有先验的分子Marker，完全可以利用单细胞测序的结果对细胞进行精确的类别细分”作者提到。

 
图1. 人脑单细胞测序数据能进行精确的细胞分类

进一步的研究，Stephen团队还发现了一系列未被报道的有趣现象：通过比较胚胎和成年大脑的单细胞测序结果，他们发现FAT3，EGR1等基因的表达水平，在神经前体细胞分裂前后发生了剧烈地改变。另外，他们发现HLA等组织相容性复合物相关基因，确实表达于一神经元亚类中，这颠覆了人们认为神经元中不表达免疫分子的认知。并且他们还发现，不同类型神经元在大脑皮层中的占比，人与小鼠有着不小的差异。

“如果测序样本是群体细胞，这些现象很难被发现，这说明单细胞测序是一个强大的技术工具。”文中写到。

 
图2. 部分人脑细胞表达组织相容性复合物相关基因

Stephen团队的这些研究成功成果，为绘制人脑细胞图谱的奠定了扎实的基础。“有了这个图谱，我们可以发现更多的细胞类型特异的标记分子（marker），并将其与特定的神经环路联系起来，最终将阐释人类大脑的复杂奥秘”作者提到。

图3. Fluidigm C1系统单细胞捕获示意图

了解Fluidigm C1单细胞制备系统的详细信息

原文：
A survey of human brain transcriptome diversity at the single cell level.
Darmanis S, Sloan SA, Zhang Y, Enge M, Caneda C, Shuerd LM, Gephart MGH, Barres BA,, and Quake SR. Proc Natl Acad Sci; 112(23):7285-90.(2015)

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