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单细胞分子条形码技术解码定义细胞状态的多模态信息。

Single-Cell Molecular Barcoding to Decode Multimodal Information Defining Cell States.

机构信息

Department of Microbiology, Gachon University College of Medicine, Incheon 21999, Korea.

出版信息

Mol Cells. 2023 Feb 28;46(2):74-85. doi: 10.14348/molcells.2023.2168. Epub 2023 Feb 27.

DOI:10.14348/molcells.2023.2168
PMID:36859472
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9982054/
Abstract

Single-cell research has provided a breakthrough in biology to understand heterogeneous cell groups, such as tissues and organs, in development and disease. Molecular barcoding and subsequent sequencing technology insert a singlecell barcode into isolated single cells, allowing separation cell by cell. Given that multimodal information from a cell defines precise cellular states, recent technical advances in methods focus on simultaneously extracting multimodal data recorded in different biological materials (DNA, RNA, protein, etc.). This review summarizes recently developed singlecell multiomics approaches regarding genome, epigenome, and protein profiles with the transcriptome. In particular, we focus on how to anchor or tag molecules from a cell, improve throughputs with sample multiplexing, and record lineages, and we further discuss the future developments of the technology.

摘要

单细胞研究为理解组织和器官等异质细胞群体在发育和疾病中的作用提供了生物学上的突破。分子条形码技术和随后的测序技术将单细胞条形码插入分离的单细胞中,从而实现逐个细胞的分离。鉴于来自单个细胞的多模态信息定义了精确的细胞状态,最近的技术进步集中在同时提取记录在不同生物材料(DNA、RNA、蛋白质等)中的多模态数据。本综述总结了最近开发的单细胞多组学方法,包括基因组、表观基因组和蛋白质组学与转录组学。特别是,我们专注于如何标记或标记细胞中的分子,通过样品多重化提高通量,并记录谱系,我们进一步讨论了该技术的未来发展。

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