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Ultra-high-throughput single-cell RNA sequencing and perturbation screening with combinatorial fluidic indexing

转录组 计算生物学 单细胞分析 多路复用 RNA序列 核糖核酸 微流控 细胞 清脆的 计算机科学 生物 基因 纳米技术 基因表达 遗传学 电信 材料科学
作者
Paul Datlinger,André F. Rendeiro,Thorina Boenke,Martin Senekowitsch,Thomas Krausgruber,Daniele Barreca,Christoph Bock
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:18 (6): 635-642 被引量:154
标识
DOI:10.1038/s41592-021-01153-z
摘要

Cell atlas projects and high-throughput perturbation screens require single-cell sequencing at a scale that is challenging with current technology. To enable cost-effective single-cell sequencing for millions of individual cells, we developed 'single-cell combinatorial fluidic indexing' (scifi). The scifi-RNA-seq assay combines one-step combinatorial preindexing of entire transcriptomes inside permeabilized cells with subsequent single-cell RNA-seq using microfluidics. Preindexing allows us to load several cells per droplet and computationally demultiplex their individual expression profiles. Thereby, scifi-RNA-seq massively increases the throughput of droplet-based single-cell RNA-seq, and provides a straightforward way of multiplexing thousands of samples in a single experiment. Compared with multiround combinatorial indexing, scifi-RNA-seq provides an easy and efficient workflow. Compared to cell hashing methods, which flag and discard droplets containing more than one cell, scifi-RNA-seq resolves and retains individual transcriptomes from overloaded droplets. We benchmarked scifi-RNA-seq on various human and mouse cell lines, validated it for primary human T cells and applied it in a highly multiplexed CRISPR screen with single-cell transcriptome readout of T cell receptor activation.
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