Massively parallel single-nucleus RNA-seq with DroNc-seq

核心 巨量平行 RNA序列 大规模并行测序 核糖核酸 生物 计算生物学 计算机科学 细胞生物学 转录组 基因 遗传学 基因表达 并行计算 DNA测序
作者
Naomi Habib,Inbal Avraham‐Davidi,Anindita Basu,Tyler Burks,Karthik Shekhar,Matan Hofree,Sourav Choudhury,François Aguet,Ellen Gelfand,Kristin Ardlie,David A. Weitz,Orit Rozenblatt–Rosen,Feng Zhang,Aviv Regev
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:14 (10): 955-958 被引量:978
标识
DOI:10.1038/nmeth.4407
摘要

DroNc-seq enables low-cost, high-throughput single-nucleus RNA-seq of tissues that are archived or difficult to dissociate, such as post-mortem human brain. Single-nucleus RNA sequencing (sNuc-seq) profiles RNA from tissues that are preserved or cannot be dissociated, but it does not provide high throughput. Here, we develop DroNc-seq: massively parallel sNuc-seq with droplet technology. We profile 39,111 nuclei from mouse and human archived brain samples to demonstrate sensitive, efficient, and unbiased classification of cell types, paving the way for systematic charting of cell atlases.
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