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Automated cell-type classification in intact tissues by single-cell molecular profiling

细胞 原位杂交 电池类型 仿形(计算机编程) 单细胞分析 原位 基因表达谱 计算机科学 管家基因 生物 DNA微阵列 聚类分析 细胞生物学 计算生物学 基因表达 基因 人工智能 遗传学 化学 操作系统 有机化学
作者
Monica Nagendran,Daniel P. Riordan,Pehr B. Harbury,Tushar J. Desai
出处
期刊:eLife [eLife Sciences Publications Ltd]
卷期号:7 被引量:92
标识
DOI:10.7554/elife.30510
摘要

A major challenge in biology is identifying distinct cell classes and mapping their interactions in vivo. Tissue-dissociative technologies enable deep single cell molecular profiling but do not provide spatial information. We developed a proximity ligation in situ hybridization technology (PLISH) with exceptional signal strength, specificity, and sensitivity in tissue. Multiplexed data sets can be acquired using barcoded probes and rapid label-image-erase cycles, with automated calculation of single cell profiles, enabling clustering and anatomical re-mapping of cells. We apply PLISH to expression profile ~2900 cells in intact mouse lung, which identifies and localizes known cell types, including rare ones. Unsupervised classification of the cells indicates differential expression of 'housekeeping' genes between cell types, and re-mapping of two sub-classes of Club cells highlights their segregated spatial domains in terminal airways. By enabling single cell profiling of various RNA species in situ, PLISH can impact many areas of basic and medical research.
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