Better together: 2개의 single cell RNA-seq 접근법을 조합하여 뇌 진화 및 발달에 대한 획기적인 통찰력 제공
DATE: August 20, 2021
단일 세포 전사체학 (Single cell transcriptomics)은 과학자들이 뇌 내의 신경조직에 대해 생각하는 방식에 혁신을 일으켰으며, 앨런 뇌과학연구소 (Allen Institute for Brain Science)는 이 분야를 선도하고 있다. 이 연구소의 연구원들은 이전에 마우스 신피질의 두 극에서 단일 세포를 분석하기 위해 scRNA-seq 실험기법을 사용하였고, 당사의 SMART-Seq
® v4 Ultra
® Low Input RNA Kit for Sequencing (이하 SSv4) 제품으로 133개의 개별 세포 유형을 분석하였다
* SMART-Seq
® v4 Ultra
® Low Input RNA Kit for Sequencing은
SMART-Seq® mRNA,
SMART-Seq® mRNA LP로 리뉴얼 되었습니다.
또한 뇌 세포 분류를 위해 SSv4 transcriptomic, morphological 및 electrophysical 분석을 비교한 그들의
Patch-seq 접근법은 이 세 가지 매개 변수 사이에 높은 상관 관계를 보여주었고, 이러한 결과는 scRNA-seq 방법이 뇌 세포 분류체계를 확립하는 강력한 방법임을 입증하였다.
연구소에서 진행된 가장 최근 연구에서 Yao와 동료 연구자들은 당사의 full-length plate-seq SSv4 kit를 이와 다르지만 보완적인 scRNA-seq 연구에 접목시켰다.
이와 함께 10x Genomics에서 개발한 3’ droplet 기반의 Chromium Single Cell 3' Reagent Kit v2 (10xv2)를 사용하여 마우스 신피질과 해마 형성 과정에서 이전에 본 적 없는 분자 구성을 규명하였다.
Cell에 발표된 그들의 최신 연구에서, 연구원들은 쥐의 신피질과 해마 형성에 관여하는 130만개 이상의 개별 뉴런의 전사체를 시퀀싱하였고, 총 122만 8,636개의 세포를 10xV2로, 76,381개의 세포를 SSv4로 분석하였다. 전사체 데이터를 기반으로 세포 유형에 따라 clustering 하면, 10xV2에서 332개의 cluster와 SSv4에서 324개의 cluster가 생성되었다. Consensus clustering 방법으로 10xV2와 SSv4 데이터를 통합하였을 때, 연구원들은 388개의 고유 cluster를 식별할 수 있었고, 그 중 364개는 뉴런이었다. 두 데이터 세트를 통합하여 얻은 부가적인 coverage는 저자들이 큰 차이 없이 전체 신피질과 해마 형성에 걸쳐 세포 유형을 정의할 수 있게 하였고, 뇌의 이러한 영역에서 새로운 세포 유형을 발견하도록 하였다.
“SSv4 및 10xv2 시퀀싱 데이터가 결합된 consensus clustering 접근 방식을 통해 SSv4 또는 10xv2 시퀀싱 데이터 단독으로 clustering하는 것보다 50개 이상의 세포 유형을 추가로 식별할 수 있었습니다.”
Technique |
SSv4 |
10xv2 |
SSv4 + 10xv2 |
Total cells sequenced |
76,381 |
1,228,636 |
<1,300,000 |
Clusters generated |
324 |
332 |
388 |
이러한 clustering 접근 방식을 통해 연구자들은 "오래된" 해마 형성이 세포 구성 관점에서 보다 최근에 진화한 신피질 만큼 복잡하다는 것을 보여주었다. 또한, 그들의 데이터는 신피질과 해마 형성에 걸친 세포 유형이 구배 (gradient)로 구성되어 있음을 확인하였고, 이것은 뇌의 특정 세포가 이웃 세포와 가장 비슷하고 멀리 떨어져 있는 세포와 가장 다르다는 것을 의미한다. 이러한 발견은 뇌가 어떻게 진화했는지, 발달 과정에서 어떻게 형성되는지를 밝혀준다.
이전 연구에서 명확하게 입증된 것처럼 SSv4와 10xv2는 모두 자체적으로 생물학적 발견을 촉진하는 강력한 기술이다. 하지만 본 연구에서 확인된 바와 같이 서로 다르지만 보완적인 두 가지 scRNA-seq 접근 방식을 결합하면 적용범위를 확장할 수 있어 더 많은 생물학적 통찰력을 얻을 수 있다. 이를 통해 연구원들은 새로운 세포 유형을 식별하고 뇌를 더 잘 이해하려는 연구 목표를 발전시킬 수 있었다.
[원문]
Better together: combination of two single-cell RNA-seq approaches yields groundbreaking insights into brain evolution and development
■ References
Yao, Z.
et al. A taxonomy of transcriptomic cell types across the isocortex and hippocampal formation.
Cell 184, 3222-3241.e26 (2021).