Well-TEMP-seq as a microwell-based strategy for massively parallel profiling of single-cell temporal RNA dynamics

核糖核酸 RNA序列 计算生物学 巨量平行 单细胞分析 大规模并行测序 生物 RNA剪接 基因表达 基因 转录组 计算机科学 细胞 DNA测序 遗传学 并行计算
作者
Shichao Lin,Kun Yin,Yingkun Zhang,Fanghe Lin,Xiaoyong Chen,Xi Zeng,Xiaoxu Guo,Huimin Zhang,Jia Song,Chaoyong Yang
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:14 (1) 被引量:27
标识
DOI:10.1038/s41467-023-36902-5
摘要

Abstract Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) reveals the transcriptional heterogeneity of cells, but the static snapshots fail to reveal the time-resolved dynamics of transcription. Herein, we develop Well-TEMP-seq, a high-throughput, cost-effective, accurate, and efficient method for massively parallel profiling the temporal dynamics of single-cell gene expression. Well-TEMP-seq combines metabolic RNA labeling with scRNA-seq method Well-paired-seq to distinguish newly transcribed RNAs marked by T-to-C substitutions from pre-existing RNAs in each of thousands of single cells. The Well-paired-seq chip ensures a high single cell/barcoded bead pairing rate (~80%) and the improved alkylation chemistry on beads greatly alleviates chemical conversion-induced cell loss (~67.5% recovery). We further apply Well-TEMP-seq to profile the transcriptional dynamics of colorectal cancer cells exposed to 5-AZA-CdR, a DNA-demethylating drug. Well-TEMP-seq unbiasedly captures the RNA dynamics and outperforms the splicing-based RNA velocity method. We anticipate that Well-TEMP-seq will be broadly applicable to unveil the dynamics of single-cell gene expression in diverse biological processes.
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