DNA、RNA、エピゲノム、タンパク質のバリエーションについて個々のがん細胞を研究する
次世代シーケンサー（NGS）によるシングルセルシーケンスは、個々のがん細胞のゲノムまたはトランスクリプトームを調べることができ、細胞間のバリエーションを高解像度で表示できます。サンプルを平均化することは場合によっては有用となりますが、個々の細胞を調べることによって、腫瘍微小環境などの不均一なサンプルに関する洞察が得られることがあります。がんのシングルセル解析では、DNA、RNA、エピジェネティクス、タンパク質レベル（個別に、またはマルチオミクス実験として）でがんを引き起こす要因を明らかにすることができます。この手法を用いれば、サンプルをまとめて解析する場合に見過ごされてしまう可能性のある要因も明らかになります。1
バルクセル解析とシングルセル解析のどちらを選択するかは、研究全体の目標によって異なります。シングルセルのプロファイリングは、ユニークな集団ががんにどのように影響し、治療的にどのように利用されるかを理解するうえで有用です。
バルクセルシーケンスよりもシングルセルシーケンスの方が優れている主な利点は、以下のとおりです。
シングルセルトランスクリプトミクスは、細胞の機能や個々の細胞が環境内で相互作用する様子について、これまでにない洞察を可能にします。IlluminaのNGSテクノロジーは、シングルセル遺伝子発現研究の探索力を最大化し、研究者は1回のアッセイで何百万もの個々の細胞を高い精度と感度でアッセイを行うことが可能となります。
ATAC-Seqは、複雑な組織における多様な細胞タイプにわたるクロマチンアクセシビリティをプロファイルし、クロマチン構造が遺伝子発現にどのように影響するかを明らかにします。シングルセルATAC-Seqは、セルバーコードとTn5タグメンテーションを組み合わせることで高解像度を実現し、オープンクロマチン領域にシーケンスアダプターでタグ付けします。次に、タグ付けされた断片を精製、増幅、シーケンスして、詳細なアクセシビリティマップを作成します。
シングルセル免疫レパートリーは、生物内の個々の免疫細胞の多様な集合を指し、それぞれが表面に固有の受容体分子を備えています。これらの受容体は、免疫細胞が病原体または異常細胞などの脅威を認識し、それに対応することを可能にします。
シングルセル免疫レパートリーの解析には、これらの受容体をコードする遺伝子シーケンスの研究が含まれ、個々の細胞レベルでの免疫システムの多様性、機能性、特異性に関する洞察を提供します。この解析は、疾患における免疫反応の理解、個別化医療アプローチの促進、ターゲット療法の開発において有望です。
クレイトン大学の革新的ゲノミクスとバイオインフォマティクスコア（IGBC）の共同ディレクターであるJun Xia, PhDとYusi Fu, PhDが、がん研究について、また、彼らの研究を刺激する人々について語ります。NextSeq 2000のシステムの助けを借りて、彼らはがんバイオマーカーを検出するための高精度なシングルセルシーケンス法を開発し、研究を迅速に進めることで、共同研究者とともに、がんを引き起こす根本的なプロセスの理解を深めるための扉を開きました。
IlluminaのこのeBookは、サンプル調製からデータ解析までのシングルセルワークフローを理解するためのガイドです。ベストプラクティスを学び、プラットフォームの選択肢を検討し、堅牢な実験を設計するための知見を得ることができます。
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複雑なワークフローやマイクロフルイディクスを必要とせず、mRNAキャプチャー、バーコード、ライブラリー調製のための利用しやすくスケーラブルなシングルセルRNA-Seqソリューション
進化したケミストリー、光学、インフォマティクスを融合させ、卓越したシーケンシング速度とデータ品質、優れたスループットとスケーラビリティをお届けします。
Illumina DRAGEN二次解析でゲノムの洞察を最大化します。最新情報、よくある質問、製品サポートをご覧ください。
このウェビナーでは、シングルセル、空間的およびマルチオミクスのシーケンス法が、研究において特に大きな変革をもたらしてきた点について紹介します。これらの革新的なソリューションについてお聞きください。
このウェビナーでは、10x GenomicsとIlluminaが、固定サンプルから数百万個の細胞にわたって、シングルセルレベルでRNAシーケンスを可能にする「Single Cell Fixed RNA」ソリューションを紹介します。
このデモでは、Illumina Connected AnalyticsユーザーがDRAGEN二次解析パイプラインで構成されたシングルセルRNA解析ワークフローを実行し、ICA Bench環境内のインタラクティブなR Shinyアプリケーションを使用してそれらの結果を解釈する方法を紹介します。
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