三种单细胞测序方法在拷贝数变异检测中孰强孰弱

2015年6月19日， Scientific reports再次刊发南方科技大学副教授贺建奎课题组最新研究成果《单细胞基因组扩增法的定量评估以及其在检测单个海马神经元基因拷贝数变异的应用》（Quantitative assessment of singlecell whole genome amplification methods for detecting copy number variation using hippocampal neurons），从多个角度解析了三种最常用的单细胞基因组扩增方法。经过仔细的比较，MALBAC和genomeplex WGA4的方法在拷贝数变异检测方面明显优于MDA的方法。

单细胞的基因组扩增方法在近年来发展非常迅速，在生物学的各个领域都有广泛应用，主要包括癌症，植入前基因诊断，神经，发育，免疫等领域。本项目从GC-偏好性，扩增重复性，全基因组层面的扩增均一性等多个方面系统地比较了三种最常用的单细胞全基因组扩增方法（GenomePlex WGA4，MDA和MALBAC）。发现从MALBAC和WGA4方法获得的单细胞的基因组测序的结果是高度可重复的，并具有较高的成功率。MALBAC方法在三种方法中重复性最好，但是对高GC含量基因组扩增存在偏好。然后我们利用他的高度重复性通过开发生物信息学的方法，来矫正这种方法内部的GC偏好性，通过矫正，该方法也可较准确得分析拷贝数变异（CNV）。同时，这一方面的结果可以指导大家在扩增GC含量较高的物种的时候，选用MALBAC方法来提高扩增的效率。WGA4方法扩增均一性最好，重复性和对GC含量的偏好不明显，在做拷贝数变异方面优势明显。利用这种方法，我们发现了在其中一个神经元细胞的8号染色体区域检测到一个20.4M的删除变异。MDA方法的操作最简单，但是扩增比较随机，对GC含量完全没有偏好。这种方法在研究肿瘤SNP，尤其当样本量比较少的时候，当属不错的选择，但是MDA方法不适合用于检测拷贝数变异。

但是由于各种单细胞扩增的方法本身存在一定的偏好性，在不同的应用中采用合适的方法进行扩增和分析尤为重要。本项目使用了神经元细胞作为突破口进行定量检测和定性分析。在人脑中，存在850亿个神经元，每个神经元在形态，电生理特性，染色体的稳定性，表观基因组等各方面都显示了各自的特征。

在本项目中作者用其中一种单细胞扩增法发现了单个神经元细胞之间存在的拷贝数变异，进一步验证了单细胞在本领域的应用前景。

文章链接： http://www.nature.com/srep/2015/150619/srep11415/pdf/srep11415.pdf