单细胞分选是一种强大的技术，它使研究人员能够从异质细胞群中分离和表征单个细胞。这对于研究复杂生物系统至关重要，因为细胞异质性在许多生物过程中起着至关重要的作用。
单细胞分选技术
有多种单细胞分选技术可供使用，每种技术都有其自身的优点和缺点。最常见的技术包括：- 流式细胞术分选：使用基于荧光标记的细胞分类，允许根据细胞表面标记或细胞内蛋白表达对细胞进行分选。
- 磁性活化细胞分选（MACS）：使用磁珠或磁性纳米颗粒，将特定细胞标签化并进行分选。
- 微流体分选：利用微流体设备，通过物理力或化学力对细胞进行分选。
单细胞分选的应用
单细胞分选已经在广泛的应用中发挥了重要作用，包括：- 疾病研究：识别和表征与疾病相关的罕见和独特的细胞类型，例如癌症干细胞和免疫细胞。
- 发育生物学：研究细胞谱系和分化，追踪单个细胞的命运。
- 干细胞研究：表征干细胞异质性，识别具有特定分化潜力的细胞类型。
- 药物开发：识别治疗靶点和表征药物的细胞反应。
单细胞分析
分选后的单细胞可以通过各种方法进行分析，包括：- 单细胞RNA测序（scRNA-seq）：分析单个细胞的转录组，提供细胞身份和功能状态的信息。
单细胞和空间多组学技术助力探索不同肿瘤中癌细胞状态的复发及其与微环境特异性的相互作用
癌症的转录异质性越来越被认为是肿瘤进展、转移和治疗失败的关键驱动因素。 恶性肿瘤细胞的转录异质性在一些癌症类型中得到研究，并被定义为癌细胞状态；然而，目前还不清楚这些状态在多大程度上跨越肿瘤类型，构成癌症的一般特征。 因此，比较不同的肿瘤类型来寻找肿瘤异质性的共同点，并系统地研究癌细胞状态和肿瘤微环境(TME)中非癌细胞类型之间的关系变得尤为重要。 为了深入理解这一问题，纽约大学朗根医学中心的Itai Yanai研究团队对15种癌症类型进行了泛癌单细胞RNA测序分析，并确定了一个基因模块目录，其表达定义了复发的癌细胞状态，包括应激、干扰素反应、上皮间质转化、金属反应、基底和纤毛等。 通过空间转录组分析和多色免疫荧光分析，研究团队将肿瘤细胞中的干扰素反应和肿瘤微环境中的T细胞和巨噬细胞联系起来。 进一步研究发现，干扰素反应模块的诱导因肿瘤位置的不同而异，并在淋巴细胞消除后减少。 通过单细胞和空间多组学技术，研究揭示了癌细胞状态的多样性和TME中的细胞组分如何形成相互作用，从而揭示了癌症细胞状态与TME相互作用的机制。 这一发现扩展了我们对TME中癌细胞状态与非恶性细胞类型之间关系的认识，为研究癌细胞状态如何与肿瘤微环境相互作用，从而形成能够进行免疫逃避、耐药和转移的有组织系统提供了一个框架。 通过比较不同癌症类型，研究团队识别出了一组基因模块，这些模块在多种癌症中被广泛检测到，并在癌症组织中呈现出多样化的表达。 具体而言，研究团队首先通过单细胞转录组测序分析，收集了19例未经治疗的直接手术切除的新鲜原发肿瘤，涉及9种癌症类型，包括卵巢癌、子宫内膜癌、乳腺癌、前列腺癌、肾癌、肝癌、结肠癌、胰腺癌和胃肠间质瘤。 通过细胞类型注释，区分恶性细胞与非恶性细胞，最终得到19,942个恶性细胞，涉及15种癌症类型。 进一步的分析揭示了16个基因模块目录，这些模块在跨癌种表达特征方面具有共同点。 研究团队发现基因模块的表达是癌细胞状态的基础。 在单个细胞水平上，癌细胞不再按照患者个体或癌症类型进行聚集，而是按照其最高表达的模块进行聚集。 这一发现表明，基因模块定义的癌细胞状态通常不代表特定的肿瘤实体。 此外，研究团队还发现，正常组织中的某些模块在癌症组织中被选择出来，并表现出更多的异质性表达。 通过空间转录组测序，研究团队进一步探索了癌细胞状态与TME中细胞类型的关系。 分析结果显示，在含有恶性细胞的Spot中，内皮细胞的比例较低，提示肿瘤的血管化不完全。 相反，“两者”Spot的中性粒细胞数量较多。 通过NNLS回归分析，研究团队发现，在6个妇科样本中，M1/M2中的“两者”Spot高于“正常”Spot，表明在癌细胞附近具有强大的抗肿瘤免疫反应。 研究团队还使用多种方法，如CODEX多重免疫荧光方法，验证了上述结论。 通过绘制癌细胞状态及其与TME的相互作用，研究揭示了TME的癌细胞状态和细胞类型如何共定位形成“邻域”。 这表明癌细胞状态与TME的细胞组分密切相关，要么癌细胞状态改变其周围的细胞类型组成，要么TME中细胞类型诱导特定癌细胞状态的产生。 为了进一步测试干扰素反应与TME中T细胞之间的关系，研究团队使用异体移植小鼠模型，通过基因敲除干扰TME中细胞的组成。 结果表明，干扰素反应模块的表达频率在缺乏T细胞和B细胞的Rag1-/-小鼠异体移植模型中降低。 此外，干扰素反应模块表达细胞的频率也因肿瘤位置而异，这进一步证实了干扰素反应的癌细胞状态与TME中的T细胞相互作用。 综上所述，本次研究揭示了基因模块在定义癌细胞状态中的重要作用，以及这些状态在不同肿瘤类型中的普遍性和多样性。 通过结合单细胞和空间多组学技术，研究团队不仅揭示了癌细胞状态与TME之间的复杂相互作用，还为理解癌症的异质性和发展针对性的治疗方法提供了新视角。
什么是细胞分选技术
细胞分选技术是固体废弃物处理的一种新型研究方法，大家对其细胞分选技术没有多加了解，那么什么是细胞分选技术小编给大家详细的讲解一下。 细胞分选是据细胞的属性，将混合细胞分为具有不同特性的几个不同类群的方法。 细胞分选常用的方法是流式细胞仪分选和免疫磁珠细胞分选。 此技术广泛应用于免疫学、血液学、肿瘤学和神经生物学中。 干细胞的应用随着细胞替代治疗的发展，干细胞移植治疗已成为临床上治疗某些疾病的重要手段，利用干细胞在体外扩增培养并诱导成所需要的细胞后移植入患者体内，用于组织损伤的修复、退行性器官的替代及改善遗传性缺陷组织器官的功能。 而成体干细胞可塑性分化的发现，为细胞替代治疗提供了新的种子细胞。 干细胞的分离纯化所谓细胞分离(cell isolation),指的是将组织分散制成细胞悬液后从中获取目的细胞的过程。 而所谓细胞纯化更进一步强调从原代培养前成分混杂的异质性细胞悬液中或者从培养物中获得单一类型细胞的过程。 通过细胞的分离和纯化过程，使培养物成为单一类型培养物，甚至是遗传特性完全一致的培养物，后者即细胞系。 分离和纯化两个概念之间没有截然的界限，许多情况下，细胞分离和纯化并不是完全彻底的，培养物中只能达到以某种细胞为主的程度，所以也成称为富集(enrichment)。 分离和纯化细胞的过程不仅仅在原代培养之前进行的，有时分离和纯化细胞的过程还贯穿于原代培养和继代培养的过程中，甚至是主要依赖培养过程实现分离和纯化细胞的目的。 培养物中细胞成分是否单一或者目的细胞在培养物中的比例如何，常是衡量某一培养工作是否成功的重要指标。 干细胞的分离纯化、密度梯度离心技术、逆流淘析分离技术、利用细胞表面标志分离纯化细胞的方法等。 以上就是小编对其什么是细胞分选技术的相关讲解，让大家对其细胞分选技术有详细的了解，如果你还想要了解废弃物分选技术有哪些，可以关注裕祥安全网，多了解固体废弃物安全小知识。
单细胞绝妙联合，细胞学+免疫微环境双重机制
近年来，单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术已经在单细胞水平上直接分析基因表达和细胞内群体异质性，并在细胞学和免疫微环境领域的研究中取得了重要突破。 本文介绍的研究，作者从细胞学和免疫微环境两个方面，利用scRNA-seq技术对肿瘤旁组织和胃腺癌（GA）组织进行了细致分析，为准确诊断和治疗提供了重要的研究资源。 本文发表于2023年Nature Communications IF 16.6 Q1上，题为“Single-cell analysis of gastric signet ring cell carcinoma reveals cytological and immune microenvironment features”。 背景：胃印戒细胞癌（GSRC）是胃癌（GC）的一种特殊亚型，与不良预后相关。 本研究使用单细胞RNA测序对GC样本进行评估，成功鉴定出印戒细胞癌（SRCC）细胞。 SRCC细胞上调了差异表达基因，涉及异常激活的癌症和免疫应答信号通路，以及丝裂原活化的蛋白激酶和雌激素信号通路。 SRCC细胞具有较低的细胞粘附和较高的免疫逃避能力，以及免疫抑制的微环境，这与GSRC的不良预后密切相关。 综上所述，GSRC具有独特的细胞学特征和免疫微环境，可能有助于精准诊断和治疗。 介绍：胃癌（GC）是全球范围内常见的癌症类型，其发病率在全球排名第五，死亡率排名第四。 在中国，晚期GC患者的诊断比例相对较高。 但对于GC的生物学机制的认识仍然处于初级阶段，导致晚期GC患者的5年生存率仍然低于5%。 因此，进一步深入了解GC的分子机制和病理生理学对于改善GC的诊断和治疗策略具有重要意义。 GSRC的组织学诊断主要依据超过50%的癌细胞为印戒细胞，表现出低分化、高恶性程度、强侵袭性、高转移风险以及对放化疗反应较差等特点。 作者使用单细胞RNA测序scRNA-seq在单细胞水平上直接分析基因表达和细胞内群体异质性，定义细胞类型和细胞状态的动态转化，并识别新的细胞亚型。 并应用于肿瘤微环境分析，包括肿瘤发生和免疫耐受背景，研究团队利用scRNA-seq技术对GA组织和癌旁组织进行了分析。 我们重点比较了中度/低分化腺癌（M/PDA）和GSRC细胞学和免疫微环境方面的差异，为GSRC的准确诊断和治疗提供资源。 结果：研究团队选择了接受根治性胃切除手术的13例胃腺癌患者进行单细胞RNA测序。 经过过滤低质量的细胞、去除重复读数和纠正批次效应等处理，共获得了149,782个单细胞的转录组数据。 研究还从5名患者的癌旁组织中获取了32,456个单细胞，以及从13名患者的癌组织中获取了117,326个单细胞，用于验证训练队列中的差异。 通过主成分分析PCA和聚类分析，将细胞分为26个簇，并筛选出在不同细胞中上调表达的基因。 进一步通过对细胞类型的识别，确定了8个不同的细胞簇。 恶性性和非恶性上皮细胞的鉴定：通过对上皮细胞进行聚类分析，研究得到了20个子簇。 根据标记癌基因的表达水平，这些子簇被划分为5种细胞类型。 在验证队列中对上皮细胞进行聚类，进一步区分了不同的细胞类型。 同时，验证了这5种细胞类型标记基因的表达水平。 研究还在癌症组织中分析了上皮细胞的占比情况。 结果显示，粘液细胞的比例显著增加，进一步的免疫荧光分析发现这些粘液细胞标志物也在SRCC细胞中表达。 这些结果揭示了上皮细胞中不同细胞类型的特征，并提供了SRCC细胞中粘液细胞的重要标记基因信息。 使用验证队列鉴定恶性细胞和非恶性细胞的准确性：研究团队对M/PDA细胞之间的癌症相关得分进行了验证比较，发现两组之间的差异非常显著。 同样，在对SRCC细胞和黏液细胞进行验证时，也得到了相似的结果。 在单细胞RNA测序数据中，还对肿瘤细胞的拷贝数变异进行了分析，成功预测了恶性细胞和非恶性细胞中的拷贝数改变。 此外，还计算了CNV得分，并发现不同细胞类型之间的差异值显著t检验，p<0.001。 在SRCC和粘液细胞中，主要富集了一些癌症相关信号通路，包括TNF-α信号通路、NF-κB信号通路和TGF-β信号通路等。 总体来说，作者重新鉴定了上皮细胞的亚簇，并进行了相应的验证。 M/PDA和SRCC细胞之间的异同：通过对M/PDA和GSRC进行生物学行为的比较，发现它们在生物学特性上存在显著差异。 根据差异表达基因（DEG）的分析，发现GSRC中上调的基因主要富集在异常活跃的癌症相关信号通路和免疫逃逸信号通路，而M/PDA细胞具有较高的增殖和免疫监视能力，而GSRC细胞则具有较低的细胞粘附和较高的免疫逃逸能力。 这些结果揭示了M/PDA和GSRC在生物学特性上的显著不同，尤其在肿瘤发展和免疫应答方面。 M/PDA和SRCC中B细胞的浸润特性：为了比较肿瘤微环境的差异，对B细胞进行聚类，并查看4种细胞类型中的细胞标记基因表达水平。 通过t-SNE图的有效区分，我们发现了4种潜在的细胞亚群，为后续的数据分析和生物学解释提供了重要线索。 我们提取了B细胞的前10个基因形成热图。 结果显示，MALT-B细胞主要表达IgA相关基因，而浆细胞主要表达IgG相关基因。 通过样本分析，我们发现在胃癌旁组织中，滤泡B细胞和记忆B细胞是M/PDA和SRCC的主要浸润细胞类型，而在GA和GSRC中，滤泡B细胞是主要的浸润细胞。 总的来说，B细胞亚簇在GSRC中表现出与M/PDA不同的浸润特征，尤其是滤泡B细胞在GSRC中扮演重要角色。 M/PDA和SRCC中T细胞的浸润特性：研究查看了肿瘤微环境在T细胞方面的差异，使用T细胞重新聚簇，将子簇细分为10个细胞子簇，并定义了4种细胞类型中细胞类型。 通过样本分析发现，CD4-Th17细胞、CD4-Tn或Tcm细胞和CD8-Teff细胞主要浸润在癌旁组织，说明这些细胞免疫功能较强。 与M/PDA相比，GSRC中肿瘤浸润CD8-Teff细胞的比例较低，CD4-Treg细胞的比例较高，差异无统计学意义。 研究进一步的IHC验证显示，与M/PDA相比，而GSRC中肿瘤浸润CD8-Teff细胞的IHC评分较低，Wilcoxon秩和检验，p = 0.0021，GSRC中肿瘤浸润CD4-Treg细胞的IHC评分较高，Wilcoxon秩和检验，p = 0.0032，差异都具有统计学意义。 GSRC中的T细胞亚群显示出独特的浸润特征，表现为CD4-Treg细胞增加和CD8-Teff细胞减少，形成免疫抑制微环境。 研究发现SRCC细胞在细胞粘附和免疫逃避能力方面表现较低，存在免疫抑制的微环境，这可能与GSRC的较差预后密切相关。 总体而言，与M/PDA细胞相比，GSRC细胞具有独特的细胞学特征和免疫微环境，这些结果对于GSRC的准确诊断和治疗可能具有重要意义。
还木有评论哦，快来抢沙发吧~