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2021年6月7日月曜日

Visium 空間解析にFFPEが登場!

 前回から少し時間が経ってしまいましたね。まだまだ、東京は緊急事態宣言下で居酒屋は閉まったまま。すっかり健康的になってしまいました(これはいいことだけど)。これが6月20日まで続き、その後はワクチン接種、そしてオリンピックかあ。本当にやるのかなあ。

世の中不安なことが多い今日この頃ですが、さーて気持ちを切り替えて。


Visiumの空間解析にFFPE版が登場しました。FFPE−ホルマリン固定パラフィン包埋(さて、「包埋」とは何と読むでしょう? 答え:「ほうまい」僕は最初読めませんでした、、、)。これは生体組織の保存に良く使われている手法です。

ホルマリンの濃度(中性か酸性か)、作成にかける時間などの条件によってサンプルのクオリティは変わってくるそうです。サンプルに含まれるDNA・RNAの分子の分解も進んでしまうことがあります。また組織の構造がきちんと保存されるかどうか、これもFFPE作成条件によって大きく変わってくるそうです。

ゲノム診断に使う病理組織は手術検体から得るわけですが、こちらは日本病理学会が定めたゲノム診療用病理組織検体取扱い規程によってFFPEの作製方法などが定められています。

FFPEサンプルからRNA分子を測定して遺伝子発現量を測るには注意が必要です。そのままではRNAが分解されているからです。今までのVisium(新鮮凍結組織用)では、組織を透過処理し、mRNAのポリAをVisiumスライドガラス上のポリdT付きのキャプチャーオリゴで捉えていました。

ところがこの方法だと、分解されているmRNA はキャプチャーされない可能性がある。そしてNGSで読んでもマッピングされない可能性がある。

そこで、FFPE用のVisiumではポリAを捉えるのではなく、プローブキャプチャー法を用いました。具体的には、遺伝子の保存領域にプローブを2つ設計し、片方のプローブにはポリA配列がついている。この2つのプローブは隣り合うように設計されていて、ハイブリした後に2つは結合してひとつの長いプローブ配列になる。

その後Denatureして、透過処理をしてプローブ配列だけを組織からスライド上に落としてくる。プローブ配列についているポリA配列をスライド上のキャプチャーオリゴで捕捉する。という流れだけど文章で書いても伝わらないのはわかります。

そこで先月ウェビナーを行ったのでそのビデオをご覧ください。

このリンクから。最初に名前とメールアドレスなどの登録が少し必要です。

これは5月19日に行ったウェビナーの録画なのですが、最初の方はVisium一般の復習なので知っている人はスキップできるかな。プローブでのキャプチャー方法についてはウェビナービデオの18分後くらいから説明しています。

このウェビナーでは実験ワークフローの部分はさらっとしか話せませんでしたので、次はもっと詳しい話をします。次回のウェビナー、Visium空間的遺伝子発現 FFPEキットを始めよう!6月23日(水)午後12時から。抽選で5名のかたにVisium特製Tシャツをプレゼントします!


製品シートはまだ英語版しかないですがここにあります(鋭意翻訳中!)


2019年4月10日水曜日

来週アメリエフさんのオープンセミナーでお話しします



来週、4月18日の夕方、アメリエフさんのオープンセミナーにて、10x Genomics についてお話しすることになりました。そのあとのスクラム・松山さんのお話も含めて、シングルセル解析とは? どこに気をつけたら良いのか? など、ウェットの部分を中心にご紹介します。

その後、シークエンス受託会社の話のあと、アメリエフの山口さんから解析部分のお話がある予定です。

普段シングルセルで悩んでいること、聞けないようなことも、ぜひこの機会に質問してみてくださいね。


アメリエフさんのこのページの下の方にある、「お申し込み方法」をクリックして登録してください。
お待ちしていまーす!


シングルセルATAC-Seqのウェビナーはこちら



2019年1月27日日曜日

TotalSeq 細胞表面タンパクと細胞内遺伝子発現を同時計測(2)

BioLegend社のTotalSeqのベージ
前回、Total-Seqの新製品が出たとお伝えしました。
今までのがTotalSeq A、新製品はTotalSeq B、TotalSeq Cです。

AとBとCとで何が違うの?というと、対応する10x Genomicsのキットの種類が異なります。

  • A: 3'-Expression Ver.2 キット用(Ver.3 キットでも使用は可能)
  • B: 3'-Expression Ver.3 キット用(Ver.2 キットでは使用できない)
  • C: 5'-Expression (5’キット専用)
抗体についているキャプチャーオリゴ配列が、それぞれ10xのキットのキャプチャー配列に合わせて設計されているのです。

他の違いは、
  • BとCは、10x Genomicsがプロトコルと解析用のソフトウェアをサポートしている(Aはサポート対象外)
  • BとCは、2019年1月現在、製品ラインナップがAより少ない

ヨーロッパのベータ版ユーザの話によると、BとCはとても良いとのことです。(これ聞いて正直安心しました〜)
日本でもリリースされたことだし、年度末にかけて、どうですか?(笑)


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10x Line@ 始めましたのでお気軽に登録してくださーい!

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2019年1月26日土曜日

Total-Seq 細胞表面タンパクと細胞内遺伝子発現を同時計測(1)

皆さんCITE-Seqってご存じですか?
Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by sequencing
のことで、ざっくり言うと、
RNA-Seqと細胞表面タンパクの発現を同時に、シングルセルレベルで解析する技術
です。

CITE-Seqというそのままの名前のウェブサイトもありますね。
詳しく知りたい方はこちらの2つの論文が詳しいのでお勧めです。

Multiplexed quantification of proteins and transcripts in single cells
Peterson et al. Nature Biotechnology volume 35, pages 936-939 (2017)
doi:10.1038/nbt.3973

Large-scale simultaneous measurement of epitopes and transcriptomes in single cells
-> Simultaneous epitope and transcriptome measurement in single cells
Stoeckius et al. Nature Methods volume 14, pages 865-868 (2017)
doi:10.1038/nmeth.4380


細胞の表面タンパクを調べるならフローサイトメーターという便利な機械があるじゃないか、と思われるかたも多いと思います。フローサイトは、細胞マーカータンパクに対応する抗体を用いて細胞を染色し(その抗体には蛍光がついています)、レーザーで蛍光を光らせて、どんな抗体があったのかを測ります。
免疫細胞には色々な種類の細胞があり、それぞれ特徴的に発現している遺伝子があります。細胞特異的に発現している遺伝子=タンパク質が、細胞表面に現れるところを抗体を使って測っています。
ということは、対応する抗原=細胞表面タンパク=細胞マーカーを測るということになるので、間接的にどんな種類の細胞がサンプルに含まれていたのか、がわかるのです。

CITE-Seqも抗体を使って細胞を区別します。その上さらに、mRNAの情報もシングルセル単位で取ってくることができます。ではmRNAの情報を取る理由は何でしょう?

まあこれがシングルセル発現実験が行われる理由でもあるのですが、抗体を使った細胞分類方法は、

  1. 既知の高発現タンパクの抗体を使っている
  2. 一度に分類できる抗体の数は蛍光とレーザー波長とに依存する→たくさんの抗体を一度に分類しようとすると高価な装置が必要
  3. 未知の細胞の分類には対応できない(どんなタンパクが高発現しているかわからない細胞は分類できない)

という特徴があります

これを教師あり分類、と呼ぶならば、遺伝子発現情報を使って細胞種を分類する方法を教師なし分類と呼べるでしょう。遺伝子発現の情報(mRNAのカウント)を使えば未知の細胞群を見つけることだって可能です。

CITE-Seqは、これまでの抗体免疫染色で細胞分類を行なっていた方法と、シングルセルNGS発現解析を組み合わせたところが画期的です。抗体は使いますが、その抗体を測るときに蛍光を使いません。抗体にはその抗体特異的なオリゴ配列がついていて、そのオリゴ配列をNGSで読むことで抗体を認識するのです。

細胞単位で、

  1. どの抗体が細胞表面にあったのか、がNGSでわかる
  2. どんなmRNAが細胞内にあったのか、がNGSでわかる
  3. これらのデータは同じシングルセル由来だったのか違うシングルセル由来だったのか、バーコード配列で区別できる
  4. 分類に使う抗体の種類の上限は(理論的には)アンリミテッド
10xのChromiumはもちろんこのCITE–Seqに対応しています。昨年の春にBioLegend社がTotal-Seqという名前で製品化しました。もうすぐ1年経ちますね。そして最近新製品が出ました!