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單細胞測序方法和應用 版權信息
- ISBN：9787030688255
- 條形碼：9787030688255 ; 978-7-03-068825-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
單細胞測序方法和應用 內容簡介
本書介紹了單細胞測序的操作方法，以及其在微生物學、系統免疫學、轉錄組學、生物信息學、基礎醫學、臨床醫學中特別是呼吸內科，腫瘤科等學科中的具體應用，內容包括方法設計、重復性驗證及應用經驗。重點突出了單細胞技術在疾病機制研究中的應用潛力，指出探索單細胞生物學功能、表觀遺傳學、代謝學及其基因與蛋白網絡系統等的基本路徑。 本書可供與腫瘤相關專科的臨床醫生，免疫學、微生物學、基因組學、轉化醫學專業人員和研究生閱讀參考。
單細胞測序方法和應用 目錄
目錄
第1章 單細胞測序在未來醫學中的應用 1
一、單細胞研究 1
二、單細胞測序的臨床應用意義 1
三、基本操作流程 3
四、與傳統的基因芯片技術方法的比較 4
五、機遇與挑戰 5
六、小結 5
第2章 超級細胞模型在單細胞表型分類中的應用 6
一、超級細胞模型及其發展 6
二、單細胞研究面臨的挑戰 6
三、超級細胞模型 9
四、實例解析：超級細胞模型在單細胞轉錄組測序中的應用 12
五、小結 15
第3章 微生物單細胞基因組分析 17
一、微生物與非可培養微生物類群 17
二、單細胞基因組分析的基本方法 17
三、全基因組擴增的技術方法 19
四、單細胞全基因組測序應用于不可培養微生物的研究 21
五、小結 22
第4章 單細胞測序在動態轉錄組中的應用 23
一、單細胞轉錄組動態分析的應用價值 23
二、單細胞轉錄組測序的基本原理和步驟 24
三、用于單細胞測序的微流體裝置的開發 26
四、RNA測序方法的基本步驟 27
五、已發表的單細胞 RNA測序方法及比較 29
六、分析單細胞轉錄組數據中的生物信息學挑戰 36
七、單細胞 RNA測序的應用 36
八、小結 37
第5章 系統免疫學在樹突狀細胞代謝研究中的應用 38
一、系統免疫學簡介 38
二、樹突狀細胞代謝調控的研究進展 40
三、DC代謝調控中的系統免疫學 41
四、展望 42
第6章 系統免疫學及調節性T淋巴細胞研究 43
一、調節性T細胞概述 43
二、系統生物學技術在Treg領域的應用 47
三、展望 51
第7章 幼淋巴細胞-淋巴細胞與生物信息學 52
一、幼淋巴細胞特性 52
二、幼淋巴細胞的蛋白組學 53
三、幼淋巴細胞的基因組學 54
四、幼淋巴細胞與白血病 56
五、白血病特異性生物標志物 57
六、展望 57
第8章 淋巴細胞在肝癌中的作用及其治療利用 58
一、肝癌及其發病機制研究進展 58
二、肝癌中的TIL亞群 60
三、基于TIL的肝癌治療 62
四、采用高通量技術研究肝癌淋巴細胞 64
五、肝癌中的網絡化調控和個體化治療 67
六、小結 67
第9章 肝細胞壞死的早期生物標志物 69
一、肝細胞死亡 69
二、凋亡和壞死生物標志物 70
三、微小核糖核苷酸（microRNA） 72
四、線粒體損傷生物標志物 72
五、炎癥生物標志物 73
六、DNA損傷生物標志物 73
七、小結 74
第10章 基于流式細胞儀的單個細胞分選實驗步驟 75
一、單細胞的流式細胞儀分選 75
二、實驗步驟 76
三、小結 78
第11章 分離肺癌單細胞 80
一、單細胞技術和組學科學 80
二、單細胞分離技術 81
三、口吸管顯微操作試驗方案 81
四、小結 82
第12章 腫瘤生物信息學 86
第13章 單細胞異質性檢測在腫瘤中的應用 88
一、單細胞異質性在腫瘤診斷及治療中的臨床意義 88
二、單細胞異質性的檢測對象 89
三、單細胞異質性檢測方法 92
四、小結 94
參考文獻 95
第1章 單細胞測序在未來醫學中的應用 1
一、單細胞研究 1
二、單細胞測序的臨床應用意義 1
三、基本操作流程 3
四、與傳統的基因芯片技術方法的比較 4
五、機遇與挑戰 5
六、小結 5
第2章 超級細胞模型在單細胞表型分類中的應用 6
一、超級細胞模型及其發展 6
二、單細胞研究面臨的挑戰 6
三、超級細胞模型 9
四、實例解析：超級細胞模型在單細胞轉錄組測序中的應用 12
五、小結 15
第3章 微生物單細胞基因組分析 17
一、微生物與非可培養微生物類群 17
二、單細胞基因組分析的基本方法 17
三、全基因組擴增的技術方法 19
四、單細胞全基因組測序應用于不可培養微生物的研究 21
五、小結 22
第4章 單細胞測序在動態轉錄組中的應用 23
一、單細胞轉錄組動態分析的應用價值 23
二、單細胞轉錄組測序的基本原理和步驟 24
三、用于單細胞測序的微流體裝置的開發 26
四、RNA測序方法的基本步驟 27
五、已發表的單細胞 RNA測序方法及比較 29
六、分析單細胞轉錄組數據中的生物信息學挑戰 36
七、單細胞 RNA測序的應用 36
八、小結 37
第5章 系統免疫學在樹突狀細胞代謝研究中的應用 38
一、系統免疫學簡介 38
二、樹突狀細胞代謝調控的研究進展 40
三、DC代謝調控中的系統免疫學 41
四、展望 42
第6章 系統免疫學及調節性T淋巴細胞研究 43
一、調節性T細胞概述 43
二、系統生物學技術在Treg領域的應用 47
三、展望 51
第7章 幼淋巴細胞-淋巴細胞與生物信息學 52
一、幼淋巴細胞特性 52
二、幼淋巴細胞的蛋白組學 53
三、幼淋巴細胞的基因組學 54
四、幼淋巴細胞與白血病 56
五、白血病特異性生物標志物 57
六、展望 57
第8章 淋巴細胞在肝癌中的作用及其治療利用 58
一、肝癌及其發病機制研究進展 58
二、肝癌中的TIL亞群 60
三、基于TIL的肝癌治療 62
四、采用高通量技術研究肝癌淋巴細胞 64
五、肝癌中的網絡化調控和個體化治療 67
六、小結 67
第9章 肝細胞壞死的早期生物標志物 69
一、肝細胞死亡 69
二、凋亡和壞死生物標志物 70
三、微小核糖核苷酸（microRNA） 72
四、線粒體損傷生物標志物 72
五、炎癥生物標志物 73
六、DNA損傷生物標志物 73
七、小結 74
第10章 基于流式細胞儀的單個細胞分選實驗步驟 75
一、單細胞的流式細胞儀分選 75
二、實驗步驟 76
三、小結 78
第11章 分離肺癌單細胞 80
一、單細胞技術和組學科學 80
二、單細胞分離技術 81
三、口吸管顯微操作試驗方案 81
四、小結 82
第12章 腫瘤生物信息學 86
第13章 單細胞異質性檢測在腫瘤中的應用 88
一、單細胞異質性在腫瘤診斷及治療中的臨床意義 88
二、單細胞異質性的檢測對象 89
三、單細胞異質性檢測方法 92
四、小結 94
參考文獻 95
展開全部
單細胞測序方法和應用 節選
第1章單細胞測序在未來醫學中的應用 近年來，單細胞研究領域日益受到關注，推動了各研究單位和研究型醫院單細胞測序技術的快速發展。應用單細胞測序技術可以將單個細胞的全部基因組及轉錄組信息都完整地展示出來，這無論是對基礎生物研究還是對臨床研究都會產生深遠的影響。本章重點針對單細胞測序的意義、工作流程、與傳統方法（基因芯片技術）的比較、臨床應用前景及面臨的機遇與挑戰等一系列問題進行闡述。 一、單細胞研究 1998年，96孔毛細管測序儀的誕生使測序技術有了新的突破，使相關的科學研究實現了本質上的飛躍，該技術被稱為**代高通量測序。20年后，隨著現代科技日新月異的發展，二代測序技術悄然興起。*近5年，二代測序這個名詞在許多學術場合被不斷提及和應用。 單細胞研究也同樣得到了廣泛關注。單細胞研究對研究者的素質要求非常高，需要研究者對遺傳異質性有充分的理解，并具備周密的研究計劃，所挑選的靶點細胞必須具有代表性，所選擇的研究方法也必須具有高敏感性及可重復性。 我們將重點放在單細胞研究的方法學上，特別關注了單細胞研究領域中測序技術的應用。雖然單細胞測序技術目前面臨的挑戰及困難仍很多，但這項技術在開發新診斷方法、監控疾病進程、判斷預后等方面的應用前景不容小覷。單細胞測序可以與人體功能系統、患者臨床表型、臨床生物信息學等多方面的信息相整合，這些領域中將有更加廣泛重要的應用價值等待開發。 二、單細胞測序的臨床應用意義 通常情況下，開展生物研究工作需要整合機體各部分的數據，包括每一個組織、細胞群所產生的信息，然而單細胞層面會發生很多變異，所以要想正確分析整個生物體的情況，解決如何透徹地在單細胞層面進行研究的問題就顯得尤為重要。近年來，對單細胞研究領域的關注推動了單細胞測序技術的發展。一般來說，大多數進行測序的樣本都需要至少取自105個細胞的DNA或RNA量，而單細胞測序技術的發展大大降低了所需樣本的起始量。隨著二代測序技術的逐步推廣，單個細胞的全部基因組及轉錄組信息都能夠被完整地記錄下來。 單細胞轉錄組是指細胞上全部RNA或RNA聚合酶Ⅱ多聚腺苷酸反應后的產物所構成的基因調控網絡，可以用來闡述在細胞微環境發生變化后，細胞生物學功能及表型所發生的變化。單細胞轉錄組研究可以證明基因表達的異質性，闡明基因調控網絡間的互相關聯，推測腫瘤細胞分型及腫瘤干細胞的特性，驗證細胞內的基因表達譜、信使RNA的定位、等位基因的特異性表達等。 在胚胎干細胞發育過程中，單個細胞表達的特定轉錄信息決定了其*終的發育命運，單細胞測序技術的出現使得研究者能夠更為深入、全面地進行此項研究。如今，科學家們已經成功運用單細胞測序技術檢測人體植入前胚胎細胞、個體精子細胞、單個神經元細胞及外周血循環腫瘤細胞。 在開發疾病生物標志物及潛在藥物治療靶點方面，單細胞轉錄組測序已經成為重要的研究手段之一。有研究報道，通過單細胞轉錄組測序發現在樹突狀細胞中，炎性刺激物脂多糖可以誘導廣泛、毫無征兆地在mRNA表達豐度及剪接形式上發生的突變，這一結果表明自分泌或體外來源的刺激物也可以引發細胞異質性的產生，這不僅顛覆了傳統的認識，同時也提示或許可以研發能夠敏感特異反映細胞異質性進展的標志物來監測基因調控網絡的動態變化，從而開發新的分子診斷及細胞療法。我們相信，未來單細胞測序結果一定會越來越多地被運用于臨床疾病特異性動態網絡標志物的研究。 單細胞基因組分析在癌癥發展、產前遺傳學診斷、人類基因組結構等研究方面起著重要的作用，單細胞測序目前被認為是研究小群體分化細胞、循環腫瘤細胞及組織干細胞的利器，并已被運用于檢測臨床標本中罕見細胞的基因改變。 在腫瘤研究方面，有報道顯示，腫瘤細胞的異質性是促進腫瘤發展、妨礙個體化治療的影響因素之一。單細胞測序技術的出現可以排除非腫瘤細胞或其他亞克隆細胞對研究的干擾，幫助研究者聚焦在這些數量非常少的循環腫瘤細胞上，使研究者可以更好地了解腫瘤的發生及發展，更好地探索腫瘤細胞的異質性現象，從而進一步改善抗腫瘤療法并使個體化治療方案更加完善。 測序后的初步分析結果也可以提示下一步研究其他組學，如蛋白組學、糖組學、代謝組學的必要性。將單細胞的表觀基因組學與蛋白組學等信息進行整合，可使研究者對單個細胞進行深入、高通量、多層面研究。所以，單細胞測序技術的出現能夠幫助研究者更好地探索細胞譜系之間的關系，研究單個細胞的功能。綜合評價，如果能對感興趣的樣本先做測序的研究，單細胞測序不失為一種性價比非常高的研究方式。 第2章超級細胞模型在單細胞表型分類中的應用 超級細胞模型是解決細胞異質性的*佳方式。超級細胞模型是利用單細胞多維數據進行表型分類的一種方法，具有多維性，可以代表細胞群體的整體表現。 一、超級細胞模型及其發展 目前，細胞異質性被認為是生物體適應外環境改變的重要調節因素之一，同時，異質性在腫瘤生長、增殖、傳播及抵抗治療中也起著同樣重要的作用。*先進的基因組學技術可以對單細胞中的全部基因進行檢測，但是，究竟一次檢測多少個基因完全取決于資金投入的多少及檢測者所具備的技術能力。由于數據有限，使用高維聚類程序、混合高斯模型或其他標準化的數據分類技術來分析這些有限的高維數據集恐怕是不夠的。因此，在單細胞異質性極高或可獲得的細胞數量極少時，如何進行表型分類是值得探討的問題。 “超級細胞模型”，即針對細胞的突變特性對單細胞表型進行分類的一種方法。若想預測單細胞的表型，首先要知道單細胞的規模，如運用此種方法就可以提供定量評估數據。運用不同的單細胞技術可以使超級細胞模型運用于多參數表型分類的構建，如細胞核成像技術、多色流式細胞術等。 二、單細胞研究面臨的挑戰 在生物體發育過程中，會發生各種體細胞突變，這些效應的總和導致了在個體中出現具有不同基因型的各種細胞系，這種現象稱為嵌合現象。嵌合現象在人體內普遍存在，因此研究者們推測人體內的每一個細胞是否都具有自身特異的基因譜。在這些突變中，有些是中性的，有些是對人體不利的，如體細胞突變則與機體老齡化、腫瘤發生及其他疾病息息相關；而有些則對人體非常有益，例如，大腦中廣泛存在的體細胞突變，以異倍體或者反轉錄轉座子插入的形式出現，對大腦功能的發育至關重要。 事實上，在改善診斷及治療方法方面，單細胞異質性的存在既是挑戰也是難
單細胞測序方法和應用 作者簡介
王向東，復旦大學特聘教授、復旦大學附屬中山醫院呼吸科特聘教授、博士生導師。上海市臨床生物信息學研究所所長，上海市呼吸病研究所副所長，瑞典隆德大學臨床生物信息學兼職教授、英國倫敦國王學院呼吸醫學兼職教授。兼任國際轉化醫學學會副主席、中國醫師協會資深顧問、中國醫師協會醫師健康管理與保險專業委員會副主任委員。Clinical and Translational Medicine、Journal of Clinical Bioinformatics、Motecutnr and Cellular Therapies主編。Journal of Cellular and Molecular Medicine（IF=4.8）亞太地區主編、Expert Review of Clinical Pharmacology副主編，Journal of translational Medicine（IF=3.5）分刊主編，American Journal of Respiratory Critical and Care Medicine（IF=11）和American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology（1F=4．1）等10余種雜志編委。先后發表220余篇學術論文、其中SCI收錄170篇，影響因子累計450余分，引用次數總計1800余次，引用雜志影響因子總計5300余分。近年來，應用蛋白組學和生物信息學技術篩選疾病特異性生物標志物，將臨床敘述記錄、檢查、影像學和生化檢測轉變為臨床信息學，創建了《臨床生物信息學雜志》。
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