Tek hücreli değişkenlik - Single-cell variability

İçinde hücre Biyolojisi, tek hücre değişkenliği bireysel olduğunda hücreler aksi halde benzer bir popülasyonda şekil, boyut ve konum bakımından farklılık gösterir. Hücre döngüsü veya moleküler düzeyde özellikler. Bu tür farklılıklar modern kullanılarak tespit edilebilir tek hücre analizi teknikleri.[1] Bir hücre popülasyonu içindeki değişkenliğin araştırılması, gelişimsel ve patolojik süreçler,

Tek hücre analizi örneği. Burada, görüntüleme yazılımı, zaman içinde göç ettikçe hücreleri izlemek için kullanılır.[2]

Tek hücre analizi

Bir hücre örneği benzer görünebilir, ancak hücreler şekil ve boyut gibi bireysel özelliklerinde farklılık gösterebilir. mRNA ifadesi seviyeleri genetik şifre veya bireysel sayılar metabolitler. Geçmişte, bu tür özellikleri araştırmak için mevcut olan yegane yöntemler, bir hücre popülasyonu gerektiriyordu ve hücreler arasındaki önemli farklılıkları gizleyebilecek olan, popülasyon üzerinden ortalaması alınmış, ilgilenilen özelliklerin bir tahminini sağladı. Tek hücre analizi, bilim insanlarının tek bir ilgilenilen hücrenin özelliklerini yüksek doğrulukla incelemelerine, popülasyonlar arasındaki bireysel farklılıkları ortaya çıkarmalarına ve moleküler biyolojiye yeni bakış açıları sunmalarına olanak tanır. Bu bireysel farklılıklar, bireysel hücrelerin farklı "kaderler ”- bir embriyonun büyümesi sırasında nöronlar veya organ dokusu gibi özelleşmiş hücreler haline gelir; içinde kanser araştırması tek tek kötü huylu hücrelerin tedaviye tepkilerinin değişebildiği; veya içinde bulaşıcı hastalık, bir popülasyondaki hücrelerin yalnızca bir alt kümesinin bir patojen.

Hücrelerin popülasyon düzeyindeki görünümleri, farklı hücre alt kümelerinin özelliklerinin ortalamasını alarak verilerin bozuk bir görünümünü sunabilir.[3] Örneğin, belirli bir grubun hücrelerinin yarısı, belirli bir genin yüksek seviyelerini ifade ediyorsa ve geri kalanı düşük seviyeleri ifade ediyorsa, popülasyon çapında bir analizin sonuçları, tüm hücreler belirli bir genin orta seviyesini ifade ediyormuş gibi görünebilir. . Bu nedenle, tek hücre analizi, araştırmacıların biyolojik süreçleri daha ayrıntılı incelemelerine ve başka türlü ele alınamayacak soruları yanıtlamalarına olanak tanır.

Varyasyon türleri

Gen ifadesinde varyasyon

Özdeş genomlara sahip hücreler, ifade vücuttaki özel işlevlerindeki farklılıklar nedeniyle genlerinin Hücre döngüsü çevreleri ve ayrıca gürültü ve stokastik faktörler. Bu nedenle, tek tek hücrelerde gen ifadesinin doğru ölçümü, araştırmacıların hücresel biyolojinin bu kritik yönlerini daha iyi anlamalarını sağlar. Örneğin, tek tek hücrelerde gen ekspresyonunun erken çalışması Meyve sineği embriyolar, bilim insanlarının farklı büyüme aşamalarında belirli gen transkripsiyonunun düzenli kalıplarını veya gradyanlarını keşfetmelerine izin vererek, konum ve zaman düzeyinde daha ayrıntılı bir gelişim anlayışına izin verdi. Gen ekspresyonunda yalnızca tek hücre seviyesinde tanımlanabilen bir başka fenomen, bir genin periyodik olarak açılıp kapanması olan salınımlı gen ekspresyonudur.

Tek hücreli gen ekspresyonu, tipik olarak, RNA sekansı. Hücre izole edildikten sonra, RNA-seq protokolü tipik olarak üç adımdan oluşur:[4] RNA ters çevrilmiş içine cDNA, cDNA, sıralayıcı için daha fazla materyal sağlamak üzere amplifiye edilir ve cDNA, sıralanmış.

DNA dizisindeki varyasyon

Bakteriler gibi tek hücreli organizmalardan oluşan bir popülasyon, tipik olarak, DNA dizisi Nedeniyle mutasyonlar üreme sırasında elde edilir. Tek bir insanda, tek tek hücreler tipik olarak aynı genomlara sahiptir, ancak ilginç istisnalar vardır. B hücreleri, DNA'larında farklılıklar üretmelerini sağlayan varyasyona sahip olan antikorlar vücuda saldırabilecek çeşitli patojenlere bağlanmak için. Tek hücre düzeyinde DNA içeriğindeki farklılıkları ve değişim oranını ölçmek, bilim insanlarının patojenlerin nasıl antibiyotik direnci geliştirdiğini, bağışıklık sisteminin neden HIV gibi hızla mutasyona uğrayan virüsler için antikor üretemediğini ve diğer önemli olayları daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.

Genomların sıralanması için birçok teknoloji mevcuttur, ancak bunlar tek bir hücre yerine bir hücre popülasyonundan DNA kullanmak üzere tasarlanmıştır. Tek hücreli genom dizileme için birincil zorluk, DNA'nın birden çok kopyasını yapmaktır (çoğaltmak), böylece dizici için yeterli materyalin olması, bütün genom amplifikasyonu (WGA) adı verilen bir süreçtir. WGA için tipik yöntemler şunlardan oluşur:[5] (1) Çoklu Deplasman Amplifikasyonu (MDA) primerler DNA'ya tavlama, polimerazlar DNA'yı kopyalayın ve sıralayıcı tarafından işlenebilecek iplikleri serbest bırakarak diğer polimerazları yok edin, (2) PCR tabanlı yöntemler veya (3) her ikisinin bir kombinasyonu.

Varyasyon metabolomik özellikleri

Hücreler, metabolitler hücreyi sürdüren karmaşık biyokimyasal reaksiyonların ara bileşikleri ve son ürünlerini içerirler. Farklı koşullarda ve ortamlarda genetik olarak özdeş hücreler, kendilerini sürdürmek için farklı metabolik yollar kullanabilir. Bilim adamları, mevcut metabolitleri ölçerek, kullanılan metabolik yolları çıkarabilir ve hücrenin durumu hakkında yararlı bilgiler çıkarabilir. Bunun bir örneği bağışıklık sisteminde bulunur. CD4 + hücreler Th17 veya TReg hücrelerine farklılaşabilir (diğer olasılıkların yanı sıra), her ikisi de bağışıklık sisteminin tepkisini farklı şekillerde yönlendirir. Th17 hücreleri güçlü bir enflamatuar tepkiyi uyarırken, TReg hücreleri ters etkiyi uyarır. İlki daha çok güvenme eğilimindedir glikoliz,[6] artan enerji talepleri nedeniyle.

Bir hücrenin metabolik içeriğini profillemek için, araştırmacılar daha büyük popülasyonda ilgilenilen hücreyi tanımlamalı, analiz için izole etmeli, enzimleri hızlı bir şekilde inhibe etmeli ve hücredeki metabolik süreçleri durdurmalı ve ardından aşağıdaki gibi teknikleri kullanmalıdır: NMR, kitle özellikleri, mikroakışkanlar ve hücrenin içeriğini analiz etmek için diğer yöntemler.[7]

Varyasyon proteom

Metabolomdaki varyasyona benzer şekilde, proteinler bir hücrede bulunur ve bunların bolluğu, başka türlü benzer bir popülasyonda hücreden hücreye değişebilir. Süre transkripsiyon ve tercüme Üretilen proteinlerin miktarını ve çeşitliliğini belirler, bu işlemler kesin değildir ve hücreler, proteinleri değiştirebilen veya bozabilen bir dizi mekanizmaya sahiptir ve proteomda gen ekspresyonundaki varyansla açıklanamayan varyansa izin verir. Ayrıca, proteinlerin sadece mevcut veya yok olmanın yanı sıra, geçirilip geçirilmediği gibi birçok önemli özelliği vardır. posttranslasyonel değişiklikler gibi fosforilasyon veya ilgili moleküllere bağlıdır. Proteinlerin bolluğundaki ve özelliklerindeki varyasyon, kanser araştırması ve kanser tedavisi gibi alanlar için etkilere sahiptir; burada belirli bir proteini hedefleyen bir ilacın, proteomdaki değişkenlik nedeniyle etkisinin değişebileceği,[8] veya daha geniş biyolojik fenomen nedeniyle etkinlik açısından farklılık gösterir. tümör heterojenliği.

Sitometri, yüzey yöntemleri ve mikroakışkan teknolojileri, tek tek hücrelerin proteomlarını profillemek için yaygın olarak kullanılan üç araç sınıfıdır.[9] Sitometri, araştırmacıların ilgilenilen hücreleri izole etmelerine ve 15-30 proteini yerlerini ve / veya göreceli bolluklarını ölçmek için boyamalarına izin verir.[9] Biyopsi örneklerinde ve dokularda çok hedefli bolluğu ve dağılımı ölçmek için görüntü döngüsü teknikleri geliştirilmiştir. Bu yöntemlerde 3-4 hedef floresan etiketli antikorlarla boyanır, görüntülü ve daha sonra, oksidasyon bazlı kimyasallar dahil olmak üzere çeşitli yollarla floroforlarından arındırılır[10] veya daha yakın zamanda antikor-DNA konjugasyon yöntemleri,[11] takip döngülerinde ek hedeflerin boyanmasına izin vermek; bazı yöntemlerde 60'a kadar ayrı hedef görselleştirilmiştir.[12] Yüzey yöntemleri için araştırmacılar, antikorlarla kaplı bir yüzeye tek bir hücre yerleştirir ve bu hücre daha sonra hücre tarafından salgılanan proteinlere bağlanır ve bunların ölçülmesini sağlar.[9] Proteom analizine yönelik mikroakışkan yöntemleri, tek hücreleri bir mikroçip üzerinde hareketsizleştirir ve ilgilenilen proteinleri veya ilgili proteinlere bağlanmak için antikorları ölçmek için boyama kullanır.

Hücre boyutunda ve morfolojisinde varyasyon

Aksi halde benzer bir popülasyondaki hücreler, işlev farklılıkları, metabolizmadaki değişiklikler veya hücre döngüsünün farklı aşamalarında veya başka bir faktörde bulunmaları nedeniyle büyüklükleri ve morfolojileri açısından farklılık gösterebilir. Örneğin, kök hücreler asimetrik olarak bölünebilir,[13] Bu, sonuçta ortaya çıkan iki yavru hücrenin farklı kaderlerine (özel işlevler) sahip olabileceği ve boyut veya şekil bakımından birbirinden farklı olabileceği anlamına gelir. Gelişim üzerine çalışan araştırmacılar, kök hücrelerin zaman içinde karmaşık bir dokuya veya organizmaya nasıl farklılaştığını anlamak için büyüyen bir popülasyondaki bireysel soyun fiziksel özelliklerini izlemekle ilgilenebilirler.

Mikroskopi, zaman içinde yüksek kaliteli görüntüler elde ederek hücre boyutunu ve morfolojisini analiz etmek için kullanılabilir. Bu resimler tipik olarak bir hücre popülasyonu içerecektir, ancak algoritmalar Birden çok görüntüde tek tek hücreleri tanımlamak ve izlemek için uygulanabilir. Algoritmalar, gürültüyü gidermek ve verilen araştırma sorusu için ilgili özellikleri özetlemek için gigabaytlarca veriyi işleyebilmelidir.[14]

Hücre döngüsündeki varyasyon

Bir popülasyondaki tek tek hücreler genellikle hücre döngüsünün farklı noktalarında olacaktır. Döngünün belirli bir noktasında hücrenin özelliklerini anlamak isteyen bilim adamları, farklı aşamalardaki hücrelerden alınan ölçümlerin ortalamasını alacakları için popülasyon düzeyindeki tahminleri kullanmakta zorluk çekerler. Ayrıca, bir tümördekiler gibi bireysel hastalıklı hücrelerdeki hücre döngüsünü anlamak da önemlidir, çünkü bunlar genellikle sağlıklı hücrelerden çok farklı bir döngüye sahip olacaklardır. Hücre döngüsünün özelliklerinin tek hücreli analizi, bilim insanlarının bu özellikleri daha ayrıntılı olarak anlamalarını sağlar.

Hücre döngüsündeki değişkenlik, daha önce açıklanan yöntemlerin birçoğu kullanılarak incelenebilir. Örneğin, içindeki hücreler G2 boyut olarak oldukça büyük olacaktır (çünkü ikiye bölünmek üzere oldukları noktada) ve hücre boyutu ve şekli için protokoller kullanılarak tanımlanabilir. Hücreler S fazı genomlarını kopyalayabilir ve DNA'yı boyamak ve içeriğini akış sitometrisi veya kantitatif floresan mikroskopi ile ölçmek için protokoller kullanılarak veya hücre döngüsünün spesifik aşamalarında yüksek oranda ifade edilen genler için problar kullanılarak tanımlanabilir.

Referanslar

  1. ^ Habibi, İman; Cheong, Raymond; Lipniacki, Tomasz; Levchenko, Andre; Emamian, Effat S .; Abdi, Ali (2017/04/05). "Tek hücreli verileri kullanarak hücre karar verme hatalarının hesaplanması ve ölçülmesi". PLOS Hesaplamalı Biyoloji. 13 (4): e1005436. doi:10.1371 / journal.pcbi.1005436. ISSN  1553-7358. PMC  5397092. PMID  28379950.
  2. ^ Giedt, Randy J .; Koch, Peter D .; Weissleder, Ralph; Muñoz-Barrutia, Arrate (10 Nisan 2013). "İntravital Görüntülemeyle İlaç Dağılımının Tek Hücreli Analizi". PLoS ONE. 8 (4): e60988. doi:10.1371 / journal.pone.0060988. PMC  3622689. PMID  23593370.
  3. ^ Sandberg, Rickard (30 Aralık 2013). "Biyoloji ve tıpta tek hücreli transkriptomik çağına giriliyor". Doğa Yöntemleri. 11 (1): 22–24. doi:10.1038 / nmeth.2764. PMID  24524133.
  4. ^ Saliba, A.-E .; Westermann, A. J .; Gorski, S. A .; Vogel, J. (22 Temmuz 2014). "Tek hücreli RNA sekansı: gelişmeler ve gelecekteki zorluklar". Nükleik Asit Araştırması. 42 (14): 8845–8860. doi:10.1093 / nar / gku555. PMC  4132710. PMID  25053837.
  5. ^ Macaulay, Iain C .; Voet, Thierry; Maizels, Nancy (30 Ocak 2014). "Tek Hücreli Genomik: Gelişmeler ve Gelecek Perspektifler". PLoS Genetiği. 10 (1): e1004126. doi:10.1371 / journal.pgen.1004126. PMC  3907301. PMID  24497842.
  6. ^ Barbi, Joseph; Pardoll, Drew; Pan, Fan (Mart 2013). "Treg / Th17 ekseninin metabolik kontrolü". İmmünolojik İncelemeler. 252 (1): 52–77. doi:10.1111 / imr.12029. PMC  3576873. PMID  23405895.
  7. ^ Rubakhin, Stanislav S; Romanova, Elena V; Nemes, Peter; Sweedler, Jonathan V (30 Mart 2011). "Tek hücrelerde metabolit ve peptitlerin profilini çıkarma". Doğa Yöntemleri. 8 (4s): S20 – S29. doi:10.1038 / nmeth.1549. PMC  3312877. PMID  21451513.
  8. ^ Cohen, A. A .; Geva-Zatorsky, N .; Eden, E .; Frenkel-Morgenstern, M .; Issaeva, I .; Sigal, A .; Milo, R .; Cohen-Saidon, C .; Liron, Y .; Kam, Z .; Cohen, L .; Danon, T .; Perzov, N .; Alon, U. (5 Aralık 2008). "Bir İlaca Yanıt Olarak Bireysel Kanser Hücrelerinin Dinamik Proteomikleri". Bilim. 322 (5907): 1511–1516. doi:10.1126 / science.1160165. PMID  19023046.
  9. ^ a b c Wei, Wei; Shin, Genç; Ma, Chao; Wang, Jun; Elitas, Meltem; Fan, Rong; Heath, James R (2013). "Çok katlı tek hücreli fonksiyonel proteomik için mikroçip platformları, immünoloji ve kanser araştırmalarına yönelik uygulamalarla". Genom Tıbbı. 5 (8): 75. doi:10.1186 / gm479. PMC  3978720. PMID  23998271.
  10. ^ Sorger, Peter K .; Fallahi-Sichani, Mohammad; Lin, Jia-Ren (2015-09-24). "Yüksek verimli bir döngüsel immünofloresan yöntemi kullanılarak tek hücrelerin yüksek oranda çoğullamalı görüntülemesi". Doğa İletişimi. 6: 8390. doi:10.1038 / ncomms9390. ISSN  2041-1723. PMC  4587398. PMID  26399630.
  11. ^ Weissleder, Ralph; Juric, Dejan; Castillo, Andres Fernandez del; McFarland, Philip J .; Carlson, Jonathan C. T .; Pathania, Divya; Giedt Randy J. (2018-10-31). "Tek hücreli barkod analizi, klinik örneklerde hücresel sinyal yollarının hızlı bir şekilde okunmasını sağlar". Doğa İletişimi. 9 (1): 4550. doi:10.1038 / s41467-018-07002-6. ISSN  2041-1723. PMC  6208406. PMID  30382095.
  12. ^ Lin, Jia-Ren; Izar, Benjamin; Wang, Shu; Yapp, Clarence; Mei, Shaolin; Shah, Parin M; Santagata, Sandro; Sorger, Peter K (2018-07-11). Chakraborty, Arup K; Raj, Arjun; Marr, Carsten; Horváth, Péter (editörler). "T-CyCIF ve geleneksel optik mikroskoplar kullanılarak insan doku ve tümörlerinin yüksek oranda çoğaltılmış immünofloresan görüntülemesi". eLife. 7: e31657. doi:10.7554 / eLife.31657. ISSN  2050-084X. PMC  6075866. PMID  29993362.
  13. ^ Knoblich, Juergen A. (Şubat 2008). "Asimetrik Kök Hücre Bölünmesinin Mekanizmaları". Hücre. 132 (4): 583–597. doi:10.1016 / j.cell.2008.02.007. PMID  18295577.
  14. ^ Cohen, A.R. (3 Kasım 2014). "Biyolojik görüntüleme verilerinden anlam çıkarmak". Hücrenin moleküler biyolojisi. 25 (22): 3470–3473. doi:10.1091 / mbc.E14-04-0946. PMC  4230605. PMID  25368423.