A Scalable Strand-Specific Protocol Enabling Full-Length Total RNA Sequencing From Single Cells
Notice bibliographique
Résumé
RNA sequencing (RNAseq) has been widely used to generate bulk gene expression measurements collected from pools of cells. Only relatively recently have single-cell RNAseq (scRNAseq) methods provided opportunities for gene expression analyses at the single-cell level, allowing researchers to study heterogeneous mixtures of cells at unprecedented resolution. Tumors tend to be composed of heterogeneous cellular mixtures and are frequently the subjects of such analyses. Extensive method developments have led to several protocols for scRNAseq but, owing to the small amounts of RNA in single cells, technical constraints have required compromises. For example, the majority of scRNAseq methods are limited to sequencing only the 3' or 5' termini of transcripts. Other protocols that facilitate full-length transcript profiling tend to capture only polyadenylated mRNAs and are generally limited to processing only 96 cells at a time. Here, we address these limitations and present a novel protocol that allows for the high-throughput sequencing of full-length, total RNA at single-cell resolution. We demonstrate that our method produced strand-specific sequencing data for both polyadenylated and non-polyadenylated transcripts, enabled the profiling of transcript regions beyond only transcript termini, and yielded data rich enough to allow identification of cell types from heterogeneous biological samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».