Transkriptomika jednotlivých buněk

Jednobuněčná transkriptomika je oblastí biologického výzkumu, ve které slouží  jako hlavní nástroj metody kvantitativní analýzy genové exprese v jednotlivých buňkách . Studium transkriptomu jednotlivých buněk umožňuje řešit problém „zprůměrovaných“ dat získaných z analýzy celkové RNA izolované ze vzorku [1] . Jednobuněčné sekvenování RNA umožnilo analyzovat buněčnou diverzitu v buněčných populacích, které byly dříve považovány za homogenní, například byla získána nová data v oblasti imunologického , embryologického a onkologického výzkumu [2] [3] [4] . Vývoj technologií od roku 2009, kdy bylo poprvé provedeno transkriptomové sekvenování jednotlivých buněk, do dnešní doby umožnil zvýšit výkon experimentu z jednotek na stovky tisíc buněk, což výrazně zvýšilo přesnost získaných dat [5] .

Technologie jednobuněčné transkriptomové analýzy pomocí kvantitativní PCR

Kvantitativní PCR se používá k analýze transkriptomu jednotlivých buněk méně často než sekvenování. Experiment vyžaduje izolaci jednotlivých buněk, jejich lýzu , reverzní transkripci RNA. Tato metoda je poměrně citlivá, lze ji použít na mikrofluidních technologiích, neumožňuje však studovat celý transkriptom, ale pouze detekovat počet specifických transkriptů, ke kterým jsou spárovány sondy nebo primery . Úroveň exprese studovaných genů se přitom neurčuje absolutně, ale relativně k referenčnímu genu [10] [11] .

K ověření dat sekvenování RNA lze také použít kvantitativní PCR [12] [13] .

Technologie sekvenování jednobuněčné RNA

Obecný algoritmus pro sekvenování RNA jednotlivých buněk zahrnuje 8 po sobě jdoucích kroků [9] :

  1. Izolace jednotlivých buněk;
  2. Lýza jednotlivých buněk;
  3. Izolace požadované RNA frakce pomocí speciálních primerů;
  4. Syntéza cDNA pomocí reverzní transkripce ;
  5. cDNA amplifikace;
  6. příprava knihovny cDNA ;
  7. sekvenování ;
  8. Bioinformatické zpracování získaných čtení a analýza dat .

Různé způsoby přípravy knihoven pro jednobuněčné sekvenování RNA se liší svou specificitou, přesností, cenou a dalšími parametry. Například Smart-seq2 je vysoce citlivý, zatímco Drop-seq a další mikrofluidní technologie využívající mikročástice jsou velmi výkonné [14] [9] .

Izolace jednotlivých buněk

Před oddělením buněk je nutné přerušit kontakty mezi nimi a zbavit se mezibuněčné látky. Toho lze dosáhnout jednak fermentací vzorku tkáně , jednak specifickými manipulacemi, jako je například laserová záchytná mikrodisekce [6] , která umožňuje izolovat buňky ze vzorku pevné tkáně pomocí laseru . Po obdržení buněčné suspenze jsou buňky separovány různými metodami [7] .

Buněčná lýza a izolace RNA

Buňky jsou obvykle chemicky lyžovány umístěním do lyzačního pufru . Lyzující pufry se mohou lišit v kvalitě uchování obsahu buněk a účinnosti dalších postupů prováděných s lyzátem [16] . Optimální protokoly pro lýzu jednotlivých eukaryotických a prokaryotických buněk se také liší, protože je nutné zničit masivní a často ochrannými membránami pokryté buněčné stěny prokaryot, aniž by došlo k poškození vylučovaného materiálu [17] .

Izolace RNA během přípravy vzorku neprobíhá jako samostatný technický krok, ale získává se pomocí speciálních primerů k zahájení reverzní transkripce [1] .

Získání cDNA

Po izolaci RNA je nutné z ní získat komplementární DNA (cDNA) pomocí reverzní transkripce [6] . První vlákno cDNA je syntetizováno pomocí speciálně navržené verze reverzní transkriptázy viru myší leukémie M-MuLV [18] . K zahájení syntézy se používají primery, které mají ve své sekvenci čárové kódy , někdy jedinečné molekulární identifikátory a sekvence , které nám umožňují vybrat frakci RNA, která nás zajímá. Obvykle se potřebujete zbavit rRNA a tRNA , které tvoří až 95 % izolované celkové RNA buňky. Toho lze dosáhnout použitím primerů s poly( dT ) oblastí, která umožňuje izolovat polyadenylovanou frakci. V tomto případě však dochází ke ztrátě nepolyadenylované RNA (dlouhé nekódující RNA a další), proto je v řadě protokolů, například SUPeR-seq, k primeru přidáno několik (5–6) náhodných nukleotidů . sekvence za poly(dT) oblastí .

Syntéza druhého vlákna cDNA se provádí různými způsoby. Metoda změny matice ( angl.  template switching ) se často používá např. v technologiích STRT, Smart-seq a Smart-seq2. Je založen na vlastnosti M-MuLV revertázy přidat netemplátové cytosinové zbytky na 3'-konec syntetizovaného vlákna . V souladu s tím to umožňuje syntetizovat druhý řetězec s poly(dG) primery [18] .

Čárové kódy a jedinečné molekulární identifikátory

Vysoce výkonná sekvenační technologie zahrnuje společné sekvenování knihoven získaných z různých buněk. Proto se k rozlišení mezi transkripty pocházejícími z každé konkrétní buňky používají jedinečné buněčné čárové kódy [7] [9] . Při experimentech s diferenciální expresí se kromě čárových kódů používají také tzv. unikátní molekulární identifikátory ( UMI ) .  UMI je sekvence 4-8 náhodných nukleotidů (například 5 nukleotidů dává 4 5 = 1024 jedinečných sekvencí). Kombinace UMI a buněčného čárového kódu je statisticky jedinečná pro každý transkript, což umožňuje porovnávat úrovně genové exprese podle počtu UMI „navázaných“ na transkripty určitého typu. Čárové kódy a jedinečné molekulární identifikátory jsou do vzorku zavedeny ve fázi reverzní transkripce, protože jsou součástí primeru pro syntézu prvního vlákna cDNA [7] .

Amplifikace cDNA

Řada technologií, jako je MARS-seq, CEL-seq a CEL-seq2, využívá in vitro transkripci ( IVT ) pro amplifikaci cDNA [6] .  Tato metoda je založena na transkripci cDNA pomocí T7 fágové polymerázy a opakování kroku reverzní transkripce. Pro in vitro transkripci je T7 promotor zaveden do poly(dT) primeru . Ke zvýšení množství cDNA v tomto případě dochází lineárně [6] .

Amplifikace cDNA může být také provedena pomocí polymerázové řetězové reakce (PCR), například v Drop-seq, SCRB-seq, SMART-seq a SMART-seq2. Tato metoda však často přináší zkreslení ve vztahu k počtu přepisů. Proti těmto deformacím lze bojovat použitím jedinečných molekulárních identifikátorů [7] .

Pro práci s prokaryotickými buňkami se používají i speciální metody, jako je amplifikace pomocí rotujícího prstence [17] .

Příprava a sekvenování genomické knihovny

V závislosti na metodě přípravy knihovny se sekvenují transkripty plné délky nebo frakce obohacená o 3'- nebo 5'-fragmenty [6] [7] . Obohacení o transkripty v plné délce (technologie SMART-seq, SMART-seq2) je vyžadováno při studiu alternativního sestřihu a jednonukleotidových polymorfismů , zatímco sekvenování 3'-fragmentů (technologie CEL-seq, CEL-seq2, MARS-seq) a 5 '-fragmenty (technologie STRT) jsou vhodné pro detekci diferenciální exprese. Tyto metody typicky používají jedinečné molekulární identifikátory. Připravené knihovny jsou zpracovány sekvenováním nové generace (NGS), často pomocí sekvenování na platformě Illumina . Získané „surové“ odečty jsou zpracovány bioinformatickými metodami [7] .

Analýza dat

Primárním úkolem bioinformatické analýzy výsledků jednobuněčného sekvenování RNA je získat matrici genových expresí ze čtení sekvenátoru. Po získání takové matice proběhne několik směrů analýzy [7] :

  1. Analýza na buněčné úrovni: shlukování, klasifikace a definice buněčných trajektorií;
  2. Analýza na genové úrovni: identifikace odlišně exprimovaných genů, regulační sítě.

Získání matice genové exprese

Standardní protokol pro zpracování čtení získaných během sekvenování zahrnuje několik kroků (v závorkách jsou programy použité v každém kroku) [19] :

  1. Kontrola kvality čtení ( FastQC , Kraken );
  2. Mapování čtení na referenční genom ( TopHat2 [20] , HISAT [21] a další);
  3. Výpočet počtu transkriptů studovaných genů pro každou z buněk (pomocí charakteristik pokrytí FPKM/TPM nebo počtu jedinečných molekulárních identifikátorů);
  4. V případě potřeby (například pokud byly získány dvě sady dat na různých místech a různými vědci) - oprava systematické chyby ( kBET [22] );
  5. Pokud byl použit protokol bez jedinečných molekulárních identifikátorů, je nutná normalizace matrice ( SCnorm [23] , SAMstrt [24] );
  6. Obnova chybějících dat ( imputace ) ( MAGIC [25] , Autoimpute [26] ).
Kontrola kvality čtení

Mapování poskytuje kontrolu nad kvalitou čtení transkriptomu každé buňky, buňky s nízkou kvalitou čtení jsou z další analýzy vyloučeny [27] . Pro kontrolu kvality lze použít různé metriky:

  • počet čtení na buňku;
  • počet nalezených genů;
  • poměr počtu všech čtení k počtu čtení mitochondriální RNA (vysoký poměr může znamenat únik cytoplazmatické RNA nebo apoptózu v buňce);
  • kalibrace počtu všech čtení RNA, jejichž počet a sekvence jsou známé RNA spike-in ;
  • použití UMI (Unique Molecular Identifiers).
Zpracování dat pomocí UMI a mobilních čárových kódů

Postupně se provádějí následující kroky [28] :

  1. Provádí se reverzní transkripce, UMI a buněčné čárové kódy jsou na primeru a jsou součástí cDNA;
  2. Čtení jsou tříděna podle UMI a čárových kódů buněk, duplikáty PCR jsou odstraněny: čtení se stejným čárovým kódem buňky a UMI;
  3. Pro každou buňku je zkonstruována matice, která charakterizuje počet čtení (každé zbývající čtení má jedinečnou kombinaci „celulárního čárového kódu + UMI“) každého nalezeného genu.

Analýza na buněčné úrovni

Shlukování

Aby bylo možné identifikovat buněčné subpopulace, jsou buňky obvykle seskupeny podle podobnosti jejich profilů genové exprese [29] . Toto shlukování lze provést mnoha způsoby: k-průměry [30] , graf nejbližšího souseda [31] , hierarchické shlukování [32] a některé další. Navzdory velkému množství přístupů není shlukování vždy dosaženo: datová struktura může být skryta za technickým šumem nebo systematickými chybami [33] [34] ; také analýze brání prokletí dimenzionality . Pro vyhlazení těchto efektů je zmenšena dimenze transkriptomového prostoru, jehož prvky jsou buňky [29] .

Zmenšení rozměru

Při provádění formálních matematických operací klasifikace, hledání korelací, se předpokládá, že každá buňka je vektor v n-rozměrném prostoru , kde n odpovídá počtu analyzovaných genů a buněčné souřadnice jsou úrovně exprese odpovídajících genů v ní. [35] . Jak již bylo zmíněno, redukce rozměrů může pomoci obnovit datovou strukturu a snížit šum, a proto má smysl zmenšit rozměr expresních vektorů (pomocí metody hlavních komponent [36] , t -SNE [37] , vícerozměrného škálování [38] , UMAP [39 ] a další).

Diferenciální exprese genů

Důležitým úkolem je hledání diferencovaně exprimovaných genů, tedy těch genů, které jsou statisticky významně exprimovány v různých skupinách buněk s různou silou. Takové geny často charakterizují rysy uvažovaných buněk a jsou jejich markery [19] . Nejprve byly k identifikaci rozdílné exprese použity nástroje navržené pro práci s tkáňovou a orgánovou transkriptomikou ; Nyní existuje řada metod ( MAST [40] , SCDE [41] ) určených k hledání diferenciální exprese v sekvenačních datech jednotlivých buněk.

Analýza na genové úrovni

Genové regulační sítě

Genová regulační síť  je soubor molekulárních regulátorů, které interagují mezi sebou a dalšími látkami v buňce a regulují hladiny exprese [42] . Tyto regulátory hrají ústřední roli v morfogenezi částí těla a orgánů v živých organismech a jsou jedním z ústředních předmětů studia evoluční vývojové biologie . Genovou regulační síť lze znázornit jako graf , ve kterém jsou vrcholy  geny a hrany  jsou jejich koregulací. Existují metody, které určují regulační sítě hledáním korelací mezi genovými expresemi, ale tento přístup neumožňuje detekovat nelineární interakce, takže nyní existují přístupy založené na strojovém učení [43] , pravděpodobnostních modelech [44] a teorii informace [ 45] .

Hledání trajektorií diferenciace buněk

Buňky jsou neustále v dynamických procesech a reagují na různé vlivy prostředí. Tyto procesy jsou doprovázeny změnou transkripčního profilu buňky. Samotné nastavení experimentu na sekvenování RNA jednotlivých buněk umožňuje zachytit buňky v jejich různých stádiích diferenciace . Když je sekvenován dostatečně velký počet mezistupňů, je možné vysledovat cestu buněčné diferenciace v transkriptomovém prostoru během „pseudočasu“ [46] . Tato sada nástrojů pomáhá studovat zejména mechanismy ontogeneze a formování rozdílů obecně. Nyní existuje mnoho různých přístupů k rekonstrukci takových trajektorií [47] .

Aplikace

Výzkum diferenciace kmenových buněk

Rozdíly mezi jednotlivými buňkami jsou základní charakteristikou populací kmenových buněk , ale tyto rozdíly jsou stírány konvenční analýzou buněčného souboru. Jednobuněčné sekvenování RNA umožňuje detekovat tyto rozdíly a detekovat různé fenotypy kmenových buněk i v rámci „homogenní“ populace [5] .

Například byly nalezeny významné rozdíly mezi myšími hematopoetickými kmenovými buňkami s dlouhou a krátkou životností a bylo zjištěno, že k těmto rozdílům přispívají především geny odpovědné za buněčný cyklus [48] [49] . Jednobuněčné sekvenování RNA bylo použito ke studiu myších plic [50] a umožnilo najít dříve neznámé markery specifické pro různé podtypy buněk. Byly také studovány různé typy nervových kmenových buněk a jejich vývojové trajektorie [51] . Jiná studie porovnávala stadia nervových kmenových buněk u zdravých myší a myší s cerebrální ischemií [52] .

Studie embryogeneze

Proces embryonálního vývoje lze chápat jako přechod z úrovně jednotlivých buněk na úroveň organismu. Ke studiu raných fází embryonálního vývoje jsou potřeba metody, které dokážou pracovat s malým počtem dostupných buněk. Pomocí jednobuněčného sekvenování RNA byla provedena obecná analýza raného vývoje savců [53] [54] [55] . Profily genové exprese byly získány pro lidské a myší buňky během preimplantačního vývoje [56] [57] , stejně jako pro primární lidské zárodečné buňky během přechodu z migračního stadia do gonadálního stadia [58] . Na myších embryonálních buňkách byly studovány změny v genové expresi během mateřské-zygotické tranzice [59] [60] (proces nahrazování mateřské mRNA zárodkem vlastní). Bylo prokázáno, že u myšího embrya k aktivaci zygotického genomu dochází ve 4-buněčném stádiu, zatímco u lidí probíhá mezi 4- a 8-buněčným stádiem [57] . Pro háďátko Caenorhabditis elegans byl sestaven molekulární atlas jeho embryonálního vývoje s buněčným rozlišením [61] .

Analýza tkání

Studium transkriptomu všech tkáňových buněk umožňuje dozvědět se více o hierarchii buněčných linií s vysokou přesností. Paralelní studie transkriptomiky jednotlivých slezinných buněk bez předchozího výběru buněk na základě předem vybraných buněčných markerů v kombinaci s hierarchickým shlukováním umožnily rekonstruovat obecnou strukturu vztahů slezinných buněčných linií [62] .

Výzkum rakoviny

Tkáň maligního nádoru se obvykle skládá z několika populací buněk, které se od sebe funkčně a fenotypově liší. Podle moderních koncepcí může být proces vývoje nádoru založen nejen na klonální evoluci mutovaných buněk původní tkáně, ale také na hierarchické diferenciaci tzv. rakovinných kmenových buněk (CSC). Podle konceptu CSC se jakýkoli maligní novotvar vyvíjí z jediné prekurzorové buňky populace CSC a nádor je hierarchicky uspořádán, to znamená, že různé typy rakovinných buněk mají různou schopnost dělení [63] . Sekvenování jednobuněčné RNA umožňuje identifikovat jednotlivé CSC a také analyzovat různé populace buněk lokalizovaných ve stejném nádoru [63] .

Nedávno byly tedy analyzovány transkriptomové profily stovek jednotlivých nádorových buněk od pěti pacientů s glioblastomem , což umožnilo odhalit rozdílnou expresi genů spojených s onkogenní signalizací, proliferací , komplementem a imunitní odpovědí a hypoxií . Byly také nalezeny buňky s fenotypy mezi mezenchymálními a epiteliálními , což není v souladu s klasickým modelem přechodu mezi epitelem a mezenchymem se dvěma diskrétními buněčnými stavy. Kromě toho byla získána sada „kmenových“ genů a buňky byly také distribuovány v kontinuální spíše než diskrétní škále úrovní exprese těchto genů, což odráží komplexní povahu systému kmenových buněk v nádoru [64] .

V současné době existuje několik modelů metastáz , jako je pozdní šíření, časný výsev a vlastní výsev, ale stále je obtížné pomocí nich vysvětlit metastázy u většiny lidských rakovin . Potíže spočívají jak ve výše uvedené heterogenitě buněk v samotném nádoru, tak ve složitosti analýzy klíčových agens metastáz - cirkulujících nádorových buněk (CTC): tyto buňky jsou v krvi extrémně vzácné (jedna v milion) [65] .

Nedávná studie využívající jednobuněčné sekvenování RNA však dokázala identifikovat tři odlišné genetické signatury v CTC souvisejících s metastázami u pacientů s melanomem [66] . Další studie zkoumala šíření jednotlivých cirkulujících nádorových buněk a jejich shluků u metastatického lidského karcinomu prsu , včetně použití myších modelů. Bylo prokázáno, že shluky mají ve srovnání s jednotlivými CTC zvýšený metastatický potenciál a že tvorbu takových shluků reguluje plakoglobin 67] . Studie jednotlivých CTC z metastatického karcinomu pankreatu ukázala, že tyto buňky exprimují specifické proteiny vnitřní extracelulární matrix [68] . Takové výsledky umožňují lépe porozumět fungování CSC a genetickým vztahům mezi buňkami původního nádoru a metastázami.

Samostatným tématem onkologického výzkumu je získávání rezistence nádorových buněk na chemoterapii . Tento proces je také u většiny lidských rakovin stále špatně pochopen. Jedna nedávná studie analyzovala transkriptomové profily několika stovek jednotlivých buněk buněčné linie adenokarcinomu plic a identifikovala nové signální dráhy spojené s rezistencí vůči určitým složkám chemoterapie [69] . Studie CTC karcinomu prostaty odhalila aktivaci nekanonické signální dráhy Wnt přispívající k rezistenci vůči lékům na bázi antiandrogenů [70] .

Výzkum alternativního sestřihu

Většina eukaryotických genů podléhá alternativnímu sestřihu, jevu, který umožňuje kombinovat exony genu v různých kombinacích, v důsledku čehož je možné produkovat různé transkripty z jednoho genu a následně různé proteiny s potenciálně odlišnými funkcemi. Navzdory skutečnosti, že některé metody sekvenování jednobuněčné RNA (např. SMART-Seq) mají téměř úplné pokrytí transkriptomem , analýza alternativních izoforem je obtížná kvůli dříve uvedeným omezením metod. Například transkripty, které jsou přítomny v malých množstvích, nemusí být detekovány, protože jsou nerozeznatelné od biologického šumu. Již se však vyvíjejí modely, které berou v úvahu distribuci transkriptů ve sdruženém souboru individuálně sekvenovaných buněk [71] [72] . Umožní přesnější predikci počtu různých izoforem v jednotlivých buňkách [71] .

Imunologie

Jednobuněčné sekvenování RNA lze použít k účinné analýze imunitní odpovědi buněk stejné populace za různých podmínek. V nedávné studii tak byla studována dynamika interakce makrofágů Salmonella s hostitelskými buňkami s různými modifikacemi lipopolysacharidů (hlavní složka buněčné stěny) [73] . Další studie zkoumala odpověď dendritických buněk kostní dřeně myší na lipopolysacharidy [74] .

Viz také

Poznámky

  1. ↑ 1 2 Haque Ashraful , Engel Jessica , Teichmann Sarah A. , Lönnberg Tapio. Praktický průvodce jednobuněčným sekvenováním RNA pro biomedicínský výzkum a klinické aplikace  //  Genome Medicine. - 2017. - 18. srpna ( roč. 9 , č. 1 ). - ISSN 1756-994X . - doi : 10.1186/s13073-017-0467-4 .
  2. ↑ Herr Amy E. , Kitamori Takehiko , Landegren Ulf , Kamali-Moghaddam Masood. Další vlna postupuje v jednobuněčných analýzách  //  The Analyst. - 2019. - Sv. 144 , č. 3 . - str. 735-737 . — ISSN 0003-2654 . doi : 10.1039 / c9an90011j .
  3. ↑ Chen Haide , Ye Fang , Guo Guoji. Revoluční imunologie se sekvenováním jednobuněčné RNA  //  Buněčná a molekulární imunologie. - 2019. - 22. února ( roč. 16 , č. 3 ). - str. 242-249 . — ISSN 1672-7681 . - doi : 10.1038/s41423-019-0214-4 .
  4. ↑ Kumar Pavithra , Tan Yuqi , Cahan Patrick. Pochopení vývoje a kmenových buněk pomocí jednobuněčných analýz genové exprese   // Vývoj . - 2017. - 1. ledna ( roč. 144 , č. 1 ). - str. 17-32 . — ISSN 0950-1991 . - doi : 10.1242/dev.133058 .
  5. ↑ 1 2 3 Svensson Valentine , Vento-Tormo Roser , Teichmann Sarah A. Exponenciální škálování jednobuněčných RNA-sekv v posledním desetiletí  //  Nature Protocols. - 2018. - 1. března ( roč. 13 , č. 4 ). - S. 599-604 . — ISSN 1754-2189 . - doi : 10.1038/nprot.2017.149 .
  6. ↑ 1 2 3 4 5 6 Hedlund Eva , Deng Qiaolin. Jednobuněčné sekvenování RNA: Technický pokrok a biologické aplikace  //  Molekulární aspekty medicíny. - 2018. - únor ( vol. 59 ). - str. 36-46 . — ISSN 0098-2997 . - doi : 10.1016/j.mam.2017.07.003 .
  7. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Hwang Byungjin , Lee Ji Hyun , Bang Duhee. Technologie jednobuněčného sekvenování RNA a bioinformatické potrubí  //  Experimentální a molekulární medicína. - 2018. - Srpen ( vol. 50 , č. 8 ). — ISSN 2092-6413 . - doi : 10.1038/s12276-018-0071-8 .
  8. ↑ Kolodziejczyk Aleksandra A. , Kim Jong Kyoung , Svensson Valentine , Marioni John C. , Teichmann Sarah A. The Technology and Biology of Single-Cell RNA Sequencing  //  Molecular Cell. - 2015. - Květen ( roč. 58 , č. 4 ). - S. 610-620 . — ISSN 1097-2765 . - doi : 10.1016/j.molcel.2015.04.005 .
  9. ↑ 1 2 3 4 Zhang Xiannian , Li Tianqi , Liu Feng , Chen Yaqi , Yao Jiacheng , Li Zeyao , Huang Yanyi , Wang Jianbin. Srovnávací analýza kapkových ultravysokovýkonných jednobuněčných systémů RNA-Seq  //  Molecular Cell. - 2019. - Leden ( roč. 73 , č. 1 ). - S. 130-142.e5 . — ISSN 1097-2765 . - doi : 10.1016/j.molcel.2018.10.020 .
  10. ↑ White AK , VanInsberghe M. , Petriv OI , Hamidi M. , Sikorski D. , Marra MA , Piret J. , Aparicio S. , Hansen CL Vysokokapacitní mikrofluidní jednočlánková RT-qPCR  //  Proceedings of the National Academy of vědy. - 2011. - 1. srpna ( roč. 108 , č. 34 ). - S. 13999-14004 . — ISSN 0027-8424 . - doi : 10.1073/pnas.1019446108 .
  11. ↑ Sanchez-Freire Veronica , Ebert Antje D , Kalisky Tomer , Quake Stephen R , Wu Joseph C. Mikrofluidní jednobuněčná PCR v reálném čase pro srovnávací analýzu vzorců genové exprese  //  Nature Protocols. - 2012. - 5. dubna ( vol. 7 , č. 5 ). - S. 829-838 . — ISSN 1754-2189 . - doi : 10.1038/nprot.2012.021 .
  12. ↑ Everaert Celine , Luypaert Manuel , Maag Jesper LV , Cheng Quek Xiu , Dinger Marcel E. , Hellemans Jan , Mestdagh Pieter. Srovnávání pracovních postupů analýzy sekvenování RNA pomocí dat exprese RT-qPCR celého transkriptomu  //  Vědecké zprávy. - 2017. - 8. května ( díl 7 , č. 1 ). — ISSN 2045-2322 . - doi : 10.1038/s41598-017-01617-3 .
  13. ↑ Kameishi Sumako , Umemoto Terumasa , Matsuzaki Yu , Fujita Masako , Okano Teruo , Kato Takashi , Yamato Masayuki. Charakterizace buněk vedlejší populace králičího limbálního epitelu pomocí sekvenování RNA a jednobuněčné qRT-PCR  //  Biochemical and Biophysical Research Communications. - 2016. - Květen ( roč. 473 , č. 3 ). - str. 704-709 . — ISSN 0006-291X . - doi : 10.1016/j.bbrc.2015.10.155 .
  14. ↑ Ziegenhain Christoph , Vieth Beate , Parekh Swati , Reinius Björn , Guillaumet-Adkins Amy , Smets Martha , Leonhardt Heinrich , Heyn Holger , Hellmann Ines , Enard Wolfgang. Srovnávací analýza metod jednobuněčného sekvenování RNA  //  Molecular Cell. - 2017. - únor ( roč. 65 , č. 4 ). - S. 631-643.e4 . — ISSN 1097-2765 . - doi : 10.1016/j.molcel.2017.01.023 .
  15. ↑ 1 2 Gao Dan , Jin Feng , Zhou Min , Jiang Yuyang. Nedávné pokroky v jednobuněčné manipulaci a biochemické analýze mikrofluidiky  //  The Analyst. - 2019. - Sv. 144 , č. 3 . - str. 766-781 . — ISSN 0003-2654 . - doi : 10.1039/c8an01186a .
  16. ↑ Švec David , Andersson Daniel , Pekný Miloš , Sjöback Robert , Kubista Mikael , Ståhlberg Anders. Přímá buněčná lýza pro profilování jednobuněčné genové exprese  //  Hranice v onkologii. - 2013. - Sv. 3 . — ISSN 2234-943X . — doi : 10.3389/fonc.2013.00274 .
  17. ↑ 1 2 Zhang Yi , Gao Jiaxin , Huang Yanyi , Wang Jianbin. Nedávný vývoj v jednobuněčné RNA-Seq mikroorganismů  //  Biophysical Journal. - 2018. - Červenec ( roč. 115 , č. 2 ). - S. 173-180 . — ISSN 0006-3495 . - doi : 10.1016/j.bpj.2018.06.008 .
  18. ↑ 1 2 Zajac Pawel , Islam Saiful , Hochgerner Hannah , Lönnerberg Peter , Linnarsson Sten. Základní preference v začlenění nukleotidů bez šablony pomocí reverzních transkriptáz odvozených od MMLV  //  PLoS ONE. - 2013. - 31. prosince ( roč. 8 , č. 12 ). — P.e85270 . — ISSN 1932-6203 . - doi : 10.1371/journal.pone.0085270 .
  19. ↑ 1 2 Chen Geng , Ning Baitang , Shi Tieliu. Technologie jednobuněčné RNA-Seq a související výpočetní analýza dat  //  Hranice genetiky. - 2019. - 5. dubna ( vol. 10 ). - ISSN 1664-8021 . - doi : 10.3389/fgene.2019.00317 .
  20. ↑ Kim Daehwan , Pertea Geo , Trapnell Cole , Pimentel Harold , Kelley Ryan , Salzberg Steven L. TopHat2: přesné zarovnání transkriptomů za přítomnosti inzercí, delecí a genových fúzí  //  Genome Biology. - 2013. - Sv. 14 , č. 4 . — P.R36 . — ISSN 1465-6906 . - doi : 10.1186/cz-2013-14-4-r36 .
  21. ↑ Kim Daehwan , Langmead Ben , Salzberg Steven L. HISAT: rychlý svařovaný zarovnávač s nízkými nároky na paměť  //  Nature Methods. - 2015. - 9. března ( roč. 12 , č. 4 ). - S. 357-360 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/nmeth.3317 .
  22. ↑ Büttner Maren , Miao Zhichao , Wolf F. Alexander , Teichmann Sarah A. , Theis Fabian J. Testovací metrika pro hodnocení dávkové korekce jednobuněčné RNA-seq  //  Nature Methods. - 2018. - 20. prosince ( roč. 16 , č. 1 ). - str. 43-49 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/s41592-018-0254-1 .
  23. ↑ Bacher Rhonda , Chu Li-Fang , Leng Ning , Gasch Audrey P , Thomson James A , Stewart Ron M , Newton Michael , Kendziorski Christina. SCnorm: robustní normalizace dat jednobuněčné RNA-seq  //  Nature Methods. - 2017. - 17. dubna ( roč. 14 , č. 6 ). - str. 584-586 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/nmeth.4263 .
  24. ↑ Katayama Shintaro , Töhönen Virpi , Linnarsson Sten , Kere Juha. SAMstrt: statistický test pro diferenciální expresi v jednobuněčném transkriptomu s normalizací spike-in   // Bioinformatika . - 2013. - 31. srpna ( roč. 29 , č. 22 ). - S. 2943-2945 . — ISSN 1460-2059 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btt511 .
  25. ↑ van Dijk David , Sharma Roshan , Nainys Juozas , Yim Kristina , Kathail Pooja , Carr Ambrose J. , Burdziak Cassandra , Moon Kevin R. , Chaffer Christine L. , Pattabiraman Diwakar , Bierie Brian , Mazutis , Linas , S Krishna Wolf , S. Pe'er Dana. Obnovení interakcí genů z dat jedné buňky pomocí difúze dat   // Buňka . - 2018. - Červenec ( roč. 174 , č. 3 ). — S. 716-729.e27 . — ISSN 0092-8674 . - doi : 10.1016/j.cell.2018.05.061 .
  26. ↑ Talwar Divyanshu , Mongia Aanchal , Sengupta Debarka , Majumdar Angshul. AutoImpute: Imputace jednobuněčných RNA-seq dat založená na automatickém kodéru  //  Vědecké zprávy. - 2018. - 5. listopadu ( roč. 8 , č. 1 ). — ISSN 2045-2322 . - doi : 10.1038/s41598-018-34688-x .
  27. ↑ Rostom R. , Svensson V. , Teichmann SA , Kar G. Výpočetní přístupy pro interpretaci dat scRNA-seq.  (anglicky)  // FEBS Letters. - 2017. - Srpen ( roč. 591 , č. 15 ). - S. 2213-2225 . - doi : 10.1002/1873-3468.12684 . — PMID 28524227 .
  28. ↑ Zhang X. , Li T. , Liu F. , Chen Y. , Yao J. , Li Z. , Huang Y. , Wang J. Srovnávací analýza kapkových ultra-vysokopropustných jednobuněčných RNA-Seq systémů .  (anglicky)  // Molecular Cell. - 2019. - 3. ledna ( roč. 73 , č. 1 ). - S. 130-142 . - doi : 10.1016/j.molcel.2018.10.020 . — PMID 30472192 .
  29. ↑ 1 2 Ntranos Vasilis , Kamath Govinda M. , Zhang Jesse M. , Pachter Lior , Tse David N. Rychlá a přesná jednobuněčná RNA-seq analýza shlukováním počtů kompatibility transkriptů  //  Genome Biology. - 2016. - 26. května ( roč. 17 , č. 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-016-0970-8 .
  30. ↑ Satija Rahul , Farrell Jeffrey A , Gennert David , Schier Alexander F , Regev Aviv. Prostorová rekonstrukce dat jednobuněčné genové exprese  //  Nature Biotechnology. - 2015. - 13. dubna ( roč. 33 , č. 5 ). - S. 495-502 . — ISSN 1087-0156 . - doi : 10.1038/nbt.3192 .
  31. ↑ Baran Yael , Sebe-Pedros Arnau , Lubling Yaniv , Giladi Amir , Chomsky Elad , Meir Zohar , Hoichman Michael , Lifshitz Aviezer , Tanay Amos. MetaCell: analýza jednobuněčných RNA-seq dat pomocí k-NN grafových  oddílů . - 2018. - 8. října. - doi : 10.1101/437665 .
  32. ↑ Zhang Jesse M. , Fan Jue , Fan H. Christina , Rosenfeld David , Tse David N. Interpretovatelný rámec pro shlukování jednobuněčných datových sad RNA-Seq  //  BMC Bioinformatics. - 2018. - 9. března ( roč. 19 , č. 1 ). — ISSN 1471-2105 . - doi : 10.1186/s12859-018-2092-7 .
  33. ↑ Tung Po-Yuan , Blischak John D. , Hsiao Chiaowen Joyce , Knowles David A. , Burnett Jonathan E. , Pritchard Jonathan K. , Gilad Yoav. Dávkové efekty a efektivní design studií jednobuněčné genové exprese  (anglicky)  // Scientific Reports. - 2017. - 3. ledna ( vol. 7 , č. 1 ). — ISSN 2045-2322 . - doi : 10.1038/srep39921 .
  34. ↑ Hicks Stephanie C , Townes F. William , Teng Mingxiang , Irizarry Rafael A. Chybějící data a technická variabilita v experimentech se sekvenováním jednobuněčné RNA  . - 2015. - 25. srpna. - doi : 10.1101/025528 .
  35. ↑ Chen Huidong , Albergante Luca , Hsu Jonathan Y. , Lareau Caleb A. , Lo Bosco Giosuè , Guan Jihong , Zhou Shuigeng , Gorban Alexander N. , Bauer Daniel E. , Aryee Martin J. , Langenau David M. , Zinovyev Andrei Buenrostro Jason D. , Yuan Guo-Cheng , Pinello Luca. Rekonstrukce jednobuněčných trajektorií, průzkum a mapování omických dat pomocí STREAM  //  Nature Communications. - 2019. - 23. dubna ( díl 10 , č. 1 ). — ISSN 2041-1723 . - doi : 10.1038/s41467-019-09670-4 .
  36. ↑ Lall Snehalika , Sinha Debajyoti , Bandyopadhyay Sanghamitra , Sengupta Debarka. Analýza hlavních komponent s ohledem na strukturu pro jednobuněčná RNA-seq data  //  Journal of Computational Biology. - 2018. - prosinec ( vol. 25 , č. 12 ). - S. 1365-1373 . — ISSN 1557-8666 . - doi : 10.1089/cmb.2018.0027 .
  37. ↑ Kobak Dmitry , Berens Philipp. Umění použití t-SNE pro jednobuněčnou transkriptomiku  . - 2018. - 25. října. - doi : 10.1101/453449 .
  38. ↑ Wang Bo , Zhu Junjie , Pierson Emma , ​​​​Ramazzotti Daniele , Batzoglou Serafim. Vizualizace a analýza dat jednobuněčné RNA-seq pomocí podobnostního  učení na bázi jádra . - 2016. - 9. května. - doi : 10.1101/052225 .
  39. ↑ Becht Etienne , McInnes Leland , Healy John , Dutertre Charles-Antoine , Kwok Immanuel WH , Ng Lai Guan , Ginhoux Florent , Newell Evan W. Redukce rozměrů pro vizualizaci jednobuněčných dat pomocí UMAP  //  Nature Biotechnology. - 2018. - 3. prosince ( roč. 37 , č. 1 ). - str. 38-44 . — ISSN 1087-0156 . - doi : 10.1038/nbt.4314 .
  40. ↑ Finak Greg , McDavid Andrew , Yajima Masanao , Deng Jingyuan , Gersuk Vivian , Shalek Alex K. , Slichter Chloe K. , Miller Hannah W. , McElrath M. Juliana , Prlic Martin , Linsley Peter S. , Gottardo Rapha MAST: flexibilní statistický rámec pro hodnocení transkripčních změn a charakterizaci heterogenity v datech sekvenování jednobuněčné RNA  //  Genome Biology. - 2015. - prosinec ( roč. 16 , č. 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-015-0844-5 .
  41. ↑ Kharchenko Peter V , Silberstein Lev , Scadden David T. Bayesovský přístup k jednobuněčné diferenciální expresní analýze  //  Nature Methods. - 2014. - 18. května ( roč. 11 , č. 7 ). - str. 740-742 . — ISSN 1548-7091 . - doi : 10.1038/nmeth.2967 .
  42. ↑ Emmert-Streib Frank , Dehmer Matthias , Haibe-Kains Benjamin. Genové regulační sítě a jejich aplikace: porozumění biologickým a lékařským problémům z hlediska sítí  //  Frontiers in Cell and Developmental Biology. - 2014. - 19. srpna ( vol. 2 ). — ISSN 2296-634X . - doi : 10.3389/fcell.2014.00038 .
  43. ↑ Kotera Masaaki , Yamanishi Yoshihiro , Moriya Yuki , Kanehisa Minoru , Goto Susumu. GENIES: engine pro odvození genové sítě založený na kontrolované analýze  //  Nucleic Acids Research. - 2012. - 14. června ( roč. 40 , č. W1 ). - P.W162-W167 . — ISSN 0305-1048 . - doi : 10.1093/nar/gks459 .
  44. ↑ Shmulevich I. , Dougherty ER , Kim S. , Zhang W. Pravděpodobnostní booleovské sítě: model nejistoty založený na pravidlech pro genové regulační sítě   // Bioinformatika . - 2002. - 1. února ( roč. 18 , č. 2 ). - str. 261-274 . — ISSN 1367-4803 . - doi : 10.1093/bioinformatics/18.2.261 .
  45. ↑ Zhang Xiujun , Zhao Xing-Ming , He Kun , Lu Le , Cao Yongwei , Liu Jingdong , Hao Jin-Kao , Liu Zhi-Ping , Chen Luonan. Odvozování genových regulačních sítí z dat genové exprese pomocí algoritmu konzistence cesty založeného na podmíněné vzájemné informaci   // Bioinformatika . - 2011. - 15. listopadu ( roč. 28 , č. 1 ). - S. 98-104 . — ISSN 1460-2059 . - doi : 10.1093/bioinformatics/btr626 .
  46. ↑ Griffiths Jonathan A , Scialdone Antonio , Marioni John C. Použití jednobuněčné genomiky k pochopení vývojových procesů a rozhodování o osudu buněk  //  Biologie molekulárních systémů. - 2018. - Duben ( roč. 14 , č. 4 ). — ISSN 1744-4292 . - doi : 10.15252/msb.20178046 .
  47. ↑ Saelens Wouter , Cannoodt Robrecht , Todorov Helena , Saeys Yvan. Porovnání metod odvození trajektorie jedné buňky  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2019. - 1. dubna ( roč. 37 , č. 5 ). - str. 547-554 . — ISSN 1087-0156 . - doi : 10.1038/s41587-019-0071-9 .
  48. ↑ Kowalczyk Monika S. , Tirosh Itay , Heckl Dirk , Rao Tata Nageswara , Dixit Atray , Haas Brian J. , Schneider Rebekka K. , Wagers Amy J. , Ebert Benjamin L. , Regev Aviv. Jednobuněčná RNA-seq odhaluje změny v buněčném cyklu a diferenciačních programech při stárnutí hematopoetických kmenových buněk  //  Genome Research. - 2015. - 1. října ( roč. 25 , č. 12 ). - S. 1860-1872 . — ISSN 1088-9051 . - doi : 10.1101/gr.192237.115 .
  49. ↑ Tsang Jason CH , Yu Yong , Burke Shannon , Buettner Florian , Wang Cui , Kolodziejczyk Aleksandra A. , Teichmann Sarah A. , Lu Liming , Liu Pentao. Jednobuněčná transkriptomická rekonstrukce odhaluje defekty buněčného cyklu a diferenciace více linií v Bcl11a-deficientních hematopoetických kmenových buňkách  //  Genome Biology. - 2015. - 21. září ( roč. 16 , č. 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-015-0739-5 .
  50. ↑ Treutlein Barbara , Brownfield Doug G. , Wu Angela R. , Neff Norma F. , Mantalas Gary L. , Espinoza F. Hernan , Desai Tushar J. , Krasnow Mark A. , Quake Stephen R. Rekonstrukce hierarchií linie distálních plic epitel pomocí jednobuněčné RNA-seq   // Nature . - 2014. - 13. dubna ( roč. 509 , č. 7500 ). - str. 371-375 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/příroda13173 .
  51. ↑ Shin Jaehoon , Berg Daniel A. , Zhu Yunhua , Shin Joseph Y. , Song Juan , Bonaguidi Michael A. , Enikolopov Grigori , Nauen David W. , Christian Kimberly M. , Ming Guo-li , Song Hongjun. Jednobuněčná RNA-Seq s vodopádem odhaluje molekulární kaskády, které jsou základem neurogeneze dospělých  //  Buněčná kmenová buňka. - 2015. - Září ( roč. 17 , č. 3 ). - str. 360-372 . — ISSN 1934-5909 . - doi : 10.1016/j.stem.2015.07.013 .
  52. ↑ Llorens-Bobadilla Enric , Zhao Sheng , Baser Avni , Saiz-Castro Gonzalo , Zwadlo Klara , Martin-Villalba Ana. Jednobuněčná transkriptomika odhaluje populaci spících nervových kmenových buněk, které se aktivují po poranění mozku  //  Buněčná kmenová buňka. - 2015. - Září ( roč. 17 , č. 3 ). - str. 329-340 . — ISSN 1934-5909 . - doi : 10.1016/j.stem.2015.07.002 .
  53. ↑ Deng Q. , Ramskold D. , Reinius B. , Sandberg R. Jednobuněčná RNA-Seq odhaluje dynamickou, náhodnou monoalelickou genovou expresi v savčích buňkách   // Věda . - 2014. - 9. ledna ( roč. 343 , č. 6167 ). - S. 193-196 . — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/science.1245316 .
  54. ↑ Xue Zhigang , Huang Kevin , Cai Chaochao , Cai Lingbo , Jiang Chun-yan , Feng Yun , Liu Zhenshan , Zeng Qiao , Cheng Liming , Sun Yi E. , Liu Jia-yin , Horvath Steve , Fan Guoping. Genetické programy u lidských a myších raných embryí odhalené sekvenováním jednobuněčné RNA   // Nature . - 2013. - 28. července ( roč. 500 , č. 7464 ). - str. 593-597 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/příroda12364 .
  55. ↑ Tang Fuchou , Barbacioru Catalin , Bao Siqin , Lee Caroline , Nordman Ellen , Wang Xiaohui , Lao Kaiqin , Surani M. Azim. Sledování derivace embryonálních kmenových buněk z vnitřní buněčné hmoty pomocí jednobuněčné RNA-Seq analýzy  //  Cell Stem Cell. - 2010. - Květen ( roč. 6 , č. 5 ). - str. 468-478 . — ISSN 1934-5909 . - doi : 10.1016/j.stem.2010.03.015 .
  56. ↑ Tang Fuchou , Barbacioru Catalin , Nordman Ellen , Bao Siqin , Lee Caroline , Wang Xiaohui , Tuch Brian B. , Heard Edith , Lao Kaiqin , Surani M. Azim. Deterministická a stochastická alela specifická genová exprese v blastomerech s jednou myší  //  PLoS ONE. - 2011. - 23. června ( roč. 6 , č. 6 ). — P. e21208 . — ISSN 1932-6203 . - doi : 10.1371/journal.pone.0021208 .
  57. ↑ 1 2 Yan Liying , Yang Mingyu , Guo Hongshan , Yang Lu , Wu Jun , Li Rong , Liu Ping , Lian Ying , Zheng Xiaoying , Yan Jie , Huang Jin , Li Ming , Wu Xinglong , Wen Luqin , Lao Ruqi Kai , Qiao Jie , Tang Fuchou. Jednobuněčné profilování RNA-Seq lidských preimplantačních embryí a embryonálních kmenových buněk  //  Nature Structural & Molecular Biology. - 2013. - 11. srpna ( roč. 20 , č. 9 ). - S. 1131-1139 . — ISSN 1545-9993 . doi : 10.1038 / nsmb.2660 .
  58. ↑ Guo Fan , Yan Liying , Guo Hongshan , Li Lin , Hu Boqiang , Zhao Yangyu , Yong Jun , Hu Yuqiong , Wang Xiaoye , Wei Yuan , Wang Wei , Li Rong , Yan Jie , Zhi Xu , Zhang Yan , Jin Hong Wenxin , Hou Yu , Zhu Ping , Li Jingyun , Zhang Ling , Liu Sirui , Ren Yixin , Zhu Xiaohui , Wen Lu , Gao Yi Qin , Tang Fuchou , Qiao Jie. Krajiny transkriptomu a methylomu DNA lidských primordiálních zárodečných buněk   // Buňka . - 2015. - Červen ( roč. 161 , č. 6 ). - S. 1437-1452 . — ISSN 0092-8674 . - doi : 10.1016/j.cell.2015.05.015 .
  59. ↑ Biase Fernando H. , Cao Xiaoyi , Zhong Sheng. Inklinace buněčného osudu v 2- a 4-buněčných myších embryích odhalená jednobuněčným sekvenováním RNA  //  Genome Research. - 2014. - 5. srpna ( roč. 24 , č. 11 ). - S. 1787-1796 . — ISSN 1088-9051 . - doi : 10.1101/gr.177725.114 .
  60. ↑ Shi Junchao , Chen Qi , Li Xin , Zheng Xiudeng , Zhang Ying , Qiao Jie , Tang Fuchou , Tao Yi , Zhou Qi , Duan Enkui. Dynamické narušování transkripční symetrie v preimplantačním vývoji savčího embrya odhalené jednobuněčnou RNA-seq  (anglicky)  // Vývoj. - 2015. - 22. září ( roč. 142 , č. 20 ). - str. 3468-3477 . — ISSN 0950-1991 . - doi : 10.1242/dev.123950 .
  61. ↑ Packer Jonathan S. , Zhu Qin , Huynh Chau , Sivaramakrishnan Priya , Preston Elicia , Dueck Hannah , Stefanik Derek , Tan Kai , Trapnell Cole , Kim Junhyong , Waterston Robert H. , Murray John I. Rodově vyřešený molekulární atlas elegans embryogeneze při  rozlišení jedné buňky . - 2019. - 1. března. - doi : 10.1101/565549 .
  62. ↑ Jaitin DA , Kenigsberg E. , Keren-Shaul H. , Elefant N. , Paul F. , Zaretsky I. , Mildner A. , Cohen N. , Jung S. , Tanay A. , Amit I. Masivně paralelní jednočl. RNA-seq pro bezmarkerový rozklad tkání na typy buněk.  (anglicky)  // Věda (New York, NY). - 2014. - 14. února ( roč. 343 , č. 6172 ). - str. 776-779 . - doi : 10.1126/science.1247651 . — PMID 24531970 .
  63. ↑ 1 2 Zaměřte se na rakovinné kmenové buňky . elementy.ru
  64. ↑ Patel AP , Tirosh I. , Trombetta JJ , Shalek AK , Gillespie SM , Wakimoto H. , Cahill DP , Nahed BV , Curry WT , Martuza RL , Louis DN , Rozenblatt -Rosen O. , Suva ML , Bernstein A. BE Single-cell RNA-seq zdůrazňuje intratumorální heterogenitu u primárního glioblastomu   // Science . - 2014. - 12. června ( roč. 344 , č. 6190 ). - S. 1396-1401 . — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/science.1254257 .
  65. ↑ Miller MC, Doyle GV, Terstappen LW (2010). „Význam cirkulujících nádorových buněk zjištěných systémem CellSearch u pacientů s metastatickým kolorektálním karcinomem prsu a prostaty“ . J Oncol _ ]. 2010 : 1-8. DOI : 10.1155/2010/617421 . PMC2793426  . _ PMID20016752  . _
  66. ↑ Ramsköld D. , Luo S. , Wang YC , Li R. , Deng Q. , Faridani OR , Daniels GA , Khrebtukova I. , Loring JF , Laurent LC , Schroth GP , Sandberg R. Full length mRNA-Seq from single -buněčné hladiny RNA a jednotlivé cirkulující nádorové buňky.  (anglicky)  // Nature Biotechnology. - 2012. - Srpen ( roč. 30 , č. 8 ). - str. 777-782 . - doi : 10.1038/nbt.2282 . — PMID 22820318 .
  67. ↑ Aceto Nicola , Bardia Aditya , Miyamoto David T. , Donaldson Maria C. , Wittner Ben S. , Spencer Joel A. , Yu Min , Pely Adam , Engstrom Amanda , Zhu Huili , Brannigan Brian W. , Kapur Ravi , Stott Shannon L , Shioda Toshi , Ramaswamy Sridhar , Ting David T. , Lin Charles P. , Toner Mehmet , Haber Daniel A. , Maheswaran Shyamala . Cirkulující nádorové buněčné shluky jsou oligoklonálními prekurzory metastáz rakoviny prsu   // Buňka . - 2014. - Srpen ( roč. 158 , č. 5 ). - S. 1110-1122 . — ISSN 0092-8674 . - doi : 10.1016/j.cell.2014.07.013 .
  68. ↑ Ting DT , Wittner BS , Ligorio M. , Vincent Jordan N. , Shah AM , Miyamoto DT , Aceto N. , Bersani F. , Brannigan BW , Xega K. , Ciciliano JC , Zhu H. , MacKenzie OC , Trautwein J. , Arora KS , Shahid M. , Ellis HL , Qu N. , Bardeesy N. , Rivera MN , Deshpande V. , Ferrone ČR , Kapur R. , Ramaswamy S. , Shioda T. , Toner M. , Maheswaran S. , Haber DA Sekvenování jednobuněčné RNA identifikuje expresi genu extracelulární matrice pankreatickými cirkulujícími nádorovými buňkami.  (anglicky)  // Cell Reports. - 2014. - 25. září ( roč. 8 , č. 6 ). - S. 1905-1918 . - doi : 10.1016/j.celrep.2014.08.029 . — PMID 25242334 .
  69. ↑ Suzuki Ayako , Matsushima Koutatsu , Makinoshima Hideki , Sugano Sumio , Kohno Takashi , Tsuchihara Katsuya , Suzuki Yutaka. Jednobuněčná analýza buněčných linií plicního adenokarcinomu odhaluje různé expresní vzorce jednotlivých buněk vyvolané léčbou molekulárním cílovým lékem  //  Genome Biology. - 2015. - 3. dubna ( roč. 16 , č. 1 ). — ISSN 1474-760X . - doi : 10.1186/s13059-015-0636-y .
  70. ↑ Miyamoto DT , Zheng Y. , Wittner BS , Lee RJ , Zhu H. , Broderick KT , Desai R. , Fox DB , Brannigan BW , Trautwein J. , Arora KS , Desai N. , Dahl DM , Sequist LV , Kapur R. , Wu C.-L. , Shioda T. , Ramaswamy S. , Ting DT , Toner M. , Maheswaran S. , Haber DA RNA-Seq jednotlivých CTC prostaty implikuje nekanonickou Wnt signalizaci v antiandrogenní rezistenci   // Věda . - 2015. - 17. září ( roč. 349 , č. 6254 ). - S. 1351-1356 . — ISSN 0036-8075 . - doi : 10.1126/science.aab0917 .
  71. ↑ 1 2 Welch Joshua D. , Hu Yin , Prins Jan F. Robustní detekce alternativního sestřihu v populaci jednotlivých buněk  //  Nucleic Acids Research. - 2016. - 5. ledna ( roč. 44 , č. 8 ). - str. e73-e73 . — ISSN 0305-1048 . - doi : 10.1093/nar/gkv1525 .
  72. ↑ Marinov GK , Williams BA , McCue K. , Schroth GP , Gertz J. , Myers RM , Wold BJ Od transkriptomů z jedné buňky k transkriptomu buněčného fondu: Stochasticita v genové expresi a sestřihu RNA  //  Genome Research. - 2013. - 3. prosince ( roč. 24 , č. 3 ). - str. 496-510 . — ISSN 1088-9051 . - doi : 10.1101/gr.161034.113 .
  73. ↑ Avraham R. , Haseley N. , Brown D. , Penaranda C. , Jijon HB , Trombetta JJ , Satija R. , Shalek AK , Xavier RJ , Regev A. , Hung DT Pathogen Cell-to-Cell Variabilita řídí heterogenitu hostitele Imunitní reakce.  (anglicky)  // Cell. - 2015. - 10. září ( roč. 162 , č. 6 ). - S. 1309-1321 . - doi : 10.1016/j.cell.2015.08.027 . — PMID 26343579 .
  74. ↑ Shalek Alex K. , Satija Rahul , Adiconis Xian , Gertner Rona S. , Gaublomme Jellert T. , Raychowdhury Raktima , Schwartz Schraga , Yosef Nir , Malboeuf Christine , Lu Diana , Trombetta John J. A. , G. Gennert , Hacohen Nir , Levin Joshua Z. , Park Hongkun , Regev Aviv. Jednobuněčná transkriptomika odhaluje bimodalitu v expresi a sestřihu v imunitních buňkách   // Nature . - 2013. - 19. května ( roč. 498 , č. 7453 ). - str. 236-240 . — ISSN 0028-0836 . - doi : 10.1038/příroda12172 .

Odkazy