科研助力计划 | 单细胞转录组&蛋白质组学联合研究方案，重磅发布！

单细胞转录组测序（scRNA-seq）技术飞速发展，结合高通量测序技术，可以在单细胞水平上测量基因表达，识别和理解细胞类型和细胞亚群之间的差异，了解生命的本质。微量蛋白质组是指对小细胞群（<5,000个细胞）甚至单个细胞进行定量蛋白质组学分析，可以揭示罕见细胞群、难以获得的临床标本和病理组织的细胞异质性等关键信息。将单细胞转录组与蛋白质组学数据结合，可以检测RNA表达和蛋白质丰度的动力学，有助于更全面地理解细胞功能和调控机制和诊疗标志物共同开发等。

以下2篇单细胞转录组&蛋白质组学联合研究经典案例分享，供大家参考。

01

案例一：单细胞多组学为糖尿病治疗提供新思路

研究目的：

胰岛具有复杂的异质性和亚种群。由于胰岛素是血糖的主要调节器，大多数研究都局限于β细胞。越来越多的证据强调α、β和δ细胞在葡萄糖稳态中的协同相互作用。高脂肪饮食（HFD）是导致2型糖尿病的一种常见原因。目前迫切需要α、β和δ细胞亚群的细胞表面标志物，以探索肥胖进展和糖尿病发病过程中各亚群的组成变化，以及高脂饮食诱导胰岛代谢的适应机制。

研究思路：

实验设计：

使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）、流式细胞术和免疫染色以及单细胞蛋白质组学，对正常喂养（CD）组和高脂肪饮食（HFD）组小鼠模型进行研究。

分析设计：

异质性研究：首先利用单细胞RNA测序技术识别胰岛细胞的不同亚群，并探索它们在高脂饮食下的组成变化；

功能状态分析：通过单细胞蛋白质组学技术，研究者进一步分析了这些亚群在葡萄糖不耐受状态下的功能状态；

潜在标记物的识别：研究识别了可以区分不同细胞亚群的表面标记物，这对于新的细胞亚群研究挖掘具有重要意义。

主要研究成果：

细胞亚群的异质性：

研究首先利用单细胞RNA测序技术，针对正常喂养（CD）组和高脂肪饮食（HFD）组小鼠模型进行研究，分别获取15,093个CD组和18,906个HFD组小鼠胰岛细胞，并聚成四种主要内分泌细胞，基于主要激素基因表达进行了注释：4,069个α（Gcg）、14,108个β（Ins1）、1,698个δ（Sst）和666个PP（Ppy）细胞。并探索它们在高脂饮食下的组成变化，发现了α、β和δ细胞亚群在高脂饮食下的异质性，特别是在成熟度和功能上的差异。

功能状态分析：

通过单细胞蛋白质组学技术，鉴定出8,168个蛋白质，并识别了α、β和δ亚群的蛋白质。最终，在36个胰岛细胞亚群样本（2种饲料×3种内分泌细胞类型×2种细胞亚群×3个重复）中，鉴定出6,955个蛋白质。

华大科技为该研究提供了单细胞蛋白质组学分析服务，助力成功解析循环CD34⁺细胞的单细胞蛋白图谱。

02

案例二：单细胞多组学助力睡眠分子机制研究 

研究目的：

睡眠占我们每天三分之一的时间，它对认知、脑废物清理、新陈代谢和免疫反应都非常重要。然而控制睡眠的分子机制尚不清楚。该研究采用单细胞RNA测序和细胞类型特异性的蛋白质组学方法探讨了睡眠的分子机制。

研究思路：

实验设计：研究者们首先设计了相应小鼠模型，选取正常小鼠、睡眠剥夺实验组小鼠以及睡眠恢复组小鼠，以实验时间线和组织收集计划，研究睡眠剥夺对小鼠大脑不同区域（脑干、皮层和下丘脑）的影响。

单细胞RNA测序：通过单细胞高通量测序技术，研究者们对这些脑区的细胞进行了单细胞水平的基因表达分析。

细胞类型特异性蛋白质组学：除了转录组分析，研究者们还对皮层中的两种主要细胞类型——星形胶质细胞和神经元——进行了蛋白质组和磷酸化蛋白质组的分析。

主要研究成果：

细胞异质性：

高通量单细胞技术鉴定到总计29,051 cells，且不同脑区的细胞在睡眠需求下表现出不同的转录反应，揭示了睡眠需要在细胞特异性水平上调控转录、翻译和翻译后反应。

睡眠剥夺的影响基因表达：

睡眠限制会调节星形胶质细胞和神经元之间的交流，而睡眠需求增强会在不同脑区增强特定转录因子的表达。

蛋白质组和磷酸化蛋白质组变化：

从皮层中纯化出两种主要细胞类型星形胶质细胞和神经元，采用TMT进行定量蛋白质组和磷酸化蛋白质组学分析。发现睡眠剥夺会不同程度地改变星形胶质细胞和神经元中的蛋白质表达，磷酸化蛋白质组学揭示了细胞类型特异性蛋白磷酸化的大规模转变。

结论：

单细胞转录组学、蛋白质组学和磷酸化蛋白质组学一致表明，睡眠需求是以细胞特异性的方式对星形胶质细胞和神经元的细胞功能进行调节的。

全新服务

华大科技提供单细胞转录组&蛋白质组学联合研究方案，这种联合研究方案对于理解细胞异质性、治疗耐药性、免疫反应机制以及加速药物发现具有重要意义。

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参考文献：

[1] Fu, Qi et al. “Single-cell RNA sequencing combined with single-cell proteomics identifies the metabolic adaptation of islet cell subpopulations to high-fat diet in mice.” Diabetologia vol. 66,4 (2023)

[2] Jha, Pawan K et al. “Single-cell transcriptomics and cell-specific proteomics reveals molecular signatures of sleep.” Communications biology vol. 5,1 846. 19 Aug. 2022

供稿：姜莹、姚丽燕

编辑：市场部

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