來源：www.im.cas.cn/xwzx2018/kyjz/201910/t20191009_5405438.html
http://life.tsinghua.edu.cn/publish/smkx/11191/2019/20191009170114780764738/20191009170114780764738_.html
新型微滴反應篩選技術
中科院微生物所微生物資源前期開發(fā)國家重點實驗室杜文斌研究組和黃力研究組共同開發(fā)了一種新型的微流控界面納升注射技術（Interfacial Nanoinjection, INJ）擅威，該技術可以將傳統(tǒng)的生化反應體系微縮在一個納升體積的油包水微液滴體系中完成合住。
界面納升注射(INJ)系統(tǒng)
在性能方面鹦肿，INJ系統(tǒng)通過高精密度的微體積控制實現(xiàn)不同試劑組分的納升體積分步添加得糜，兼容96和384孔板矾克，可以在預先填裝礦物油的孔板上艺配，按照程序設定加入納升樣品或試劑液滴炭晒，用于實現(xiàn)高通量篩選。利用低成本探針可以精確加注的最小體積達到1 nL受楼，當加樣體積為5 nL時垦搬，體積標準偏差小于11 %。加注的液滴通過離心可以沉降到孔板底部并融合艳汽，液滴的融合效率最高猴贰，達到99%以上。利用多次加注樣品河狐、試劑的方法米绕，可以實現(xiàn)多步反應和濃度梯度配置。系統(tǒng)加注的體積精確性馋艺、線性和重現(xiàn)性良好栅干。
FACS-INJ單細胞分析流程和應用
流式細胞熒光激活細胞分選（FACS）是目前最高效的單細胞分選技術，可實現(xiàn)病毒丈钙、細菌非驮、真菌和動物細胞的多參數(shù)檢測和分選；利用熒光標記雏赦，可對不同類型的細胞進行有效的區(qū)分，分選成功率高芙扎。研究團隊將INJ與FACS平臺相結合星岗，建立了FACS-INJ單細胞分選分析流程，應用覆蓋了單細胞表型分析戒洼、基因型分析俏橘、基因表達分析以及全基因組擴增測序。
研究團隊首先利用FACS-INJ系統(tǒng)實現(xiàn)了病原菌微生物單細胞耐藥基因的PCR篩查和單細胞藥敏表型篩查圈浇。對于大幅降低臨床病原檢測的成本寥掐，實現(xiàn)腦脊液靴寂、房水等難獲取微量樣品的耐藥基因和表型篩查具有重要意義。
其次召耘，F(xiàn)ACS-INJ系統(tǒng)還可用于動物細胞的單細胞基因表達分析百炬。以小鼠巨噬細胞RAW264.7在細菌胞外多糖處理前后的炎癥反應為例，通過熒光激活流單細胞式分選處理前后的小鼠巨噬細胞污它，基于一步法反轉錄實時熒光PCR擴增剖踊，在單細胞水平解析了次黃嘌呤鳥嘌呤轉磷酸核糖基酶（HPRT）基因（看家基因）和白介素1β（IL-1β）基因（炎癥反應）表達水平的變化。
最后衫贬，團隊與北京大學黃巖誼課題組合作德澈，建立了基于FACS-INJ的微生物全基因組擴增測序流程，以獲得未培養(yǎng)微生物的全基因組信息固惯。該方法獲得的微生物基因組污染度較傳統(tǒng)的MDA擴增方法顯著降低（<5%）梆造，顯著提高了微生物單細胞基因組數(shù)據(jù)質量。平臺也適用于腫瘤葬毫、胚胎等動物細胞的全基因組擴增測序镇辉，對腫瘤細胞的單細胞測序的覆蓋度達到60-80%。
ATAC-seq數(shù)據(jù)分析新篇章
2019年10月8日供常，清華大學生命學院的張強鋒課題組在《自然通訊》（Nature Communications）上發(fā)表題為SCALE方法基于隱特征提取進行單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)分析（SCALE method for single-cell ATAC-seq analysis via latent feature extraction）的學術文章摊聋。
真核生物的染色質具有復雜的高級結構，由DNA一圈一圈纏繞在組蛋白上形成串珠式模型并進一步折疊聚集而成栈暇÷椴茫基因的轉錄必須要將相應的染色質打開形成開放區(qū)域才能結合其他的轉錄調控因子。因此可以說染色質開發(fā)區(qū)域是基因組編碼生命的窗口源祈。單細胞ATAC-seq（Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing）技術在單細胞層次上通過Tn5 DNA轉座酶在開放染色質插入測序接頭進行標記并測序煎源，從而獲取“高分辨“的單細胞精度的染色質開放圖譜，并依此揭示細胞異質性的調控機制香缺。
越來越多的研究者們應用單細胞ATAC-seq技術手销，在腫瘤、免疫图张、發(fā)育領域獲取大量的測序數(shù)據(jù)锋拖。然而，目前沒有一個有效的方法可以很好的分析挖掘海量的單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)中寶貴的生物信息祸轮。單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)分析的難點在于數(shù)據(jù)本身兽埃。第一，細胞整體的染色質開放位點數(shù)有幾十萬之多适袜，造成所謂的“維度災難”柄错。另外，由于生物的原因許多潛在的開放沒有信號，數(shù)據(jù)異常稀疏售貌，技術限制帶來的數(shù)據(jù)丟失極大程度上加劇了這種現(xiàn)象给猾。特別的，在二倍體基因組上一個開放區(qū)域一般至多只有兩個拷貝颂跨，使得數(shù)據(jù)近乎二值化敢伸。這些問題都給單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)的分析帶來了巨大挑戰(zhàn)。
近日毫捣，張強鋒課題組發(fā)表的文章提出了SCALE详拙，利用人工智能深度學習的方法，結合變分自編碼器和高斯混合模型蔓同，提取單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)的隱層特征饶辙，將問題從復雜稀疏的高維度的染色質開放圖譜空間投射到了簡單抽象的低緯度特征空間。這種處理不但可以發(fā)現(xiàn)和解析細胞特異性的染色質圖譜模式斑粱，還通過相似細胞信息共享弃揽，填補了技術限制導致的缺失值，從而巧妙地解決了單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)中高維度则北、稀疏性矿微、二值化等問題。SCALE提供了完整的可視化尚揣、聚類涌矢、數(shù)據(jù)增強、幫助下游生物信息的挖掘快骗，為研究者們解碼單細胞表觀遺傳學提供了有力的工具娜庇。
SCALE的模型框架
文章
Yun, J.L.#; Zheng, X.W.#; Xu. P.#; Zheng, X.; Xu, J.Y.; Cao, C.; Fu, Y.S.; Xu, B.X.; Dai, X.; Wang, Y.; Liu, H.T.; Yi, Q.L.; Zhu, Y.X.; Wang, J.; Wang, L.; Dong, Z.Y.; Huang, L.; Huang, Y.Y.; Du, W.B.* Interfacial Nanoinjection-based Nanoliter Single-cell Analysis, Small, 2019, doi:10.1002/smll.201903739. https://www.nature.com/articles/s41467-019-12630-7
