整個暑期劇場，穩坐頭把交椅的是播放量已經超過150億的《延禧攻略》，就像大部分宮斗劇里女主總是有著各種“神助力”能讓劇情發生不可思議的轉折。在科研領域，也是一場沒有硝煙的宮斗，如何研發制勝“攻略”才是掌握勝局的關鍵。
助力科研服務 我們是認真的
博奧晶典推出全新產品10X Genomics單細胞CNV解決方案，打破了單細胞DNA測序費用門檻，家里沒有礦也可以考慮做單細胞CNV測序啦！該方案可以同時開展上千個單細胞的CNV檢測了，助您勇攀科研高峰，早日成為科研江湖的“宮斗冠軍”。
下面小編就詳細為大家介紹下這款產品：
一 產品原理
10X Genomics單細胞CNV檢測是建立在微流控系統上，第一步通過油滴包裹將細胞株的引物、單細胞/細胞核懸液通過油滴包裹的形式形成細胞珠，即Cell Beads，接下來在細胞珠中完成細胞裂解，并去除掉核蛋白，gDNA變形，仍然保留在細胞珠中。
圖1 細胞被油滴包裹形成細胞珠的示意圖
第二步，將細胞珠與帶有標簽（barcode）的10X凝膠珠用油滴包裹在一起，形成GEMs，然后在GEMs中來自同一個細胞的DN**段會被加上相同的標簽（barcode）進行標記。標記的標簽被混合，并進行后續的文庫構建。
圖2 細胞珠與凝膠柱被油滴包裹形成GEMs示意圖
二 實驗流程
將樣本制成單細胞懸浮液，用Countess? II Automated Cell Counter進行細胞計數和細胞活性測定；接下來將細胞濃度調整到理想濃度1000個/μL，利用10X Genomics平臺標記gDNA，從而完成單細胞DNA文庫的構建；進一步用Illumina HiSeq平臺或者NextSeq平臺進行測序，獲得每個細胞的基因檢測數據；基于單細胞基因檢測數據進行Call CNV分析、細胞CNV數據聚類分析和細胞進化分析等分析內容。
圖3 單細胞CNV測序實驗流程
三 產品優勢
◆ 每個樣品最多可以同時檢測5000個細胞的數據；
◆ 單細胞內的CNV分辨率可以精確到2Mb；
◆ 細胞亞群的CNV分辨率可以精確到100+Kb；
◆ 同時適用于單細胞懸浮液和單細胞核懸浮液，拯救珍貴的凍存組織樣品。
四 適用樣品類型
◆ 單細胞懸浮液液/單細胞核懸浮液；
◆ 細胞/細胞核數量：1*105；
◆ 活性：細胞活性大于90%；
◆ 成團率：細胞懸液成團率低于5%；
◆ 細胞少碎片。
五 應用案例 滿滿的干貨來襲
應用方向一
單細胞CNV測序揭示細胞的異質性
長期以來，人們已經認識到腫瘤是異質的；它們通常由多個遺傳上截然不同的克隆群體（1，2）組成。這種腫瘤內遺傳異質性是由正在進行的達爾文選擇和漂移所塑造的。充分理解腫瘤內遺傳異質性的景觀對于預測其進化潛力是至關重要的（3，4）。
10X Genomics單細胞CNV測序可以協助解析腫瘤內細胞的異質性。本研究使用從Bioserve獲得的乳腺癌凍存組織分選單細胞，并進行單細胞CNV測序。本研究一共檢測到145個細胞。分析結果顯示：細胞分為兩個不同的群體，一個是均勻的二倍體群體，可能代表正常細胞（57個）；另外一個則存在著CNV不均一的擴增倍性，表示為腫瘤細胞。
應用方向二
揭示腫瘤團塊內的真實倍性和腫瘤細胞進化特征
重建腫瘤內基因亞克隆群體的進化軌跡對了解腫瘤進展和實施個性化治療是重要的。然而，從批量全基因組測序（WGS）中提取遺傳上不同的腫瘤克隆基因組，則需要對復雜的細胞混合信號進行解析。為此，利用體細胞突變的變異等位基因頻率(VAF)的差異來定義簇，然后構建突變順序/進化樹，然而，由于腫瘤樣本可以是正常細胞和癌細胞的混合物，它們可能具有戲劇性的非整倍體和拷貝數變化，因此需要復雜的生物信息策略來從觀察到的VAF推斷癌細胞頻率（CCF）。
實驗方法： 從REPROCELL BioServe購買了腫瘤純度為75%的三陰乳腺導管癌原位樣品（檢測到<3%的浸潤性導管癌）的冰凍乳腺組織，并切成五個切片（圖5），進行10X Genomics單細胞CNV測序。 圖5 一塊腫瘤組織的多部位取樣 研究結果： ① 散布的CNV分布因腫瘤純度的差異而混淆 將5個樣品中單個細胞的數據整合為一個團塊的CNV檢測譜，5個樣品的倍性1.99~3.39不等（圖6），且從樣品A到樣品E存在遞增的趨勢。但是團塊的CNV測序結果掩藏了細胞內的異質性，接下來分析單個細胞內的CNV數據（圖7），我們發現樣品A中的CNV譜似乎是正常的，但是并非如此，其忽視了一些罕見的細胞，這些細胞存在著多倍性；樣品C中的團塊譜與單細胞譜二倍體比例比較接近，但是在3和4號染色體上存在著不同的三倍體和四倍體比例，在團塊譜上則找不到這類消息。 圖6 5個樣品在2Mb范圍內的擬團塊CNV變異圖譜 平均單細胞倍性的密度圖清楚地揭示了每個節中的兩個不同的種群：染色體倍性為2和3.5有2個峰（圖5）。 從所有切片中選擇大部分非二倍體細胞作為癌細胞用于CNV下游分析。這些單個細胞的平均倍數在2.6到5.3之間。選擇了122個多態性CNV事件的集合，4510個癌癥細胞分類成簇，將細胞分為7個亞群（圖9）。繪制由集群分組的CNV突變矩陣清楚地揭示了遺傳內腫瘤異質性（圖10）。兩個主要譜系，包括集群（1和2）和（6和7），清晰可見。相對較少的CNV事件有助于這些譜系之間的分化，并且這些亞克隆事件在CNV突變矩陣中容易看到。 圖9 細胞分群熱圖 圖10 單個細胞CNV熱圖 圖11 腫瘤細胞的CNV聚類譜
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