Detection of isoforms and genomic alterations by high-throughput full-length single-cell RNA sequencing for personalized oncology

生物 单细胞测序 计算生物学 基因亚型 RNA序列 DNA测序 癌症 基因 遗传学 基因组学 表型 转录组 基因表达 外显子组测序 基因组
作者
Arthur Dondi,Ulrike Menzel,Francis Jacob,Franziska Singer,Nico Borgsmüller,Viola Heinzelmann-Schwarz,Christian Beisel,Niko Beerenwinkel
标识
DOI:10.1101/2022.12.12.520051
摘要

Abstract Understanding the complex background of cancer requires genotype-phenotype information in single-cell resolution. Long-read single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), capturing full-length transcripts, lacked the depth to provide this information so far. Here, we increased the PacBio sequencing depth to 12,000 reads per cell, leveraging multiple strategies, including artifact removal and transcript concatenation, and applied the technology to samples from three human ovarian cancer patients. Our approach captured 152,000 isoforms, of which over 52,000 were novel, detected cell type- and cell-specific isoform usage, and revealed differential isoform expression in tumor and mesothelial cells. Furthermore, we identified gene fusions, including a novel scDNA sequencing-validated IGF2BP2::TESPA1 fusion, which was misclassified as high TESPA1 expression in matched short-read data, and called somatic and germline mutations, confirming targeted NGS cancer gene panel results. With multiple new opportunities, especially for cancer biology, we envision long-read scRNA-seq to become increasingly relevant in oncology and personalized medicine. Graphical Abstract
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