En el campo de la biología celular , el análisis unicelular es el estudio de la genómica , la transcriptómica , la proteómica , la metabolómica y las interacciones célula-célula a nivel de una sola célula. [1] [2] [3] Debido a la heterogeneidad que se observa en las poblaciones de células eucariotas y procariotas, el análisis de una sola célula permite descubrir mecanismos que no se observan al estudiar una población de células en masa. [4] Tecnologías como la clasificación de células activadas por fluorescencia(FACS) permiten el aislamiento preciso de células individuales seleccionadas de muestras complejas, mientras que las tecnologías de partición de células individuales de alto rendimiento, [5] [6] [7] permiten el análisis molecular simultáneo de cientos o miles de células individuales sin clasificar; esto es particularmente útil para el análisis de la variación del transcriptoma en células genotípicamente idénticas, lo que permite la definición de subtipos de células de otro modo indetectables. El desarrollo de nuevas tecnologías está aumentando nuestra capacidad para analizar el genoma y el transcriptoma de células individuales [8] , así como para cuantificar su proteoma y metaboloma . [9] [10] [11]Las técnicas de espectrometría de masas se han convertido en importantes herramientas analíticas para el análisis proteómico y metabolómico de células individuales. [12] [13] Los avances recientes han permitido cuantificar miles de proteínas en cientos de células individuales, [14] y, por lo tanto, posibilitan nuevos tipos de análisis. [15] [16] La secuenciación in situ y la hibridación fluorescente in situ (FISH) no requieren que las células se aíslen y se utilizan cada vez más para el análisis de tejidos. [17]
Aislamiento de celda única
Muchas técnicas de análisis de células individuales requieren el aislamiento de células individuales. Los métodos que se utilizan actualmente para el aislamiento unicelular incluyen: clasificación digital dielectroforética, digestión enzimática, FACS , trampas hidrodinámicas, microdisección por captura láser , recolección manual, microfluidos , micromanipulación , dilución en serie y pinzas Raman.
La extracción manual de células individuales es un método en el que las células de una suspensión se observan al microscopio y se extraen individualmente con una micropipeta . [18] [19] Las pinzas Raman son una técnica en la que la espectroscopia Raman se combina con pinzas ópticas , que utilizan un rayo láser para atrapar y manipular células. [20]
El método de clasificación digital dielectroforética utiliza una matriz de electrodos controlados por semiconductores en un chip de microfluidos para atrapar células individuales en jaulas dielectroforéticas (DEP). La identificación celular está asegurada por la combinación de marcadores fluorescentes con observación de imágenes. La entrega de precisión está garantizada por el movimiento controlado por semiconductores de las jaulas de DEP en la celda de flujo.
El desarrollo de biochips de microfluidos de base hidrodinámica ha ido en aumento a lo largo de los años. En esta técnica, las células o partículas quedan atrapadas en una región particular para el análisis de una sola célula (SCA) normalmente sin ninguna aplicación de campos de fuerza externos tales como ópticos, eléctricos, magnéticos o acústicos. Es necesario explorar los conocimientos de SCA en el estado natural de la célula y el desarrollo de estas técnicas es muy esencial para ese estudio. Los investigadores han destacado el vasto campo potencial que debe explorarse para desarrollar dispositivos de biochip que se adapten a las demandas de los investigadores y del mercado. La microfluídica hidrodinámica facilita el desarrollo de aplicaciones pasivas de laboratorio en chip. Una última revisión da cuenta de los avances recientes en este campo, junto con sus mecanismos, métodos y aplicaciones. [21]
Tecnologías asociadas
El método de clasificación digital dielectroforética utiliza una matriz de electrodos controlados por semiconductores en un chip de microfluidos para atrapar células individuales en jaulas dielectroforéticas (DEP). La identificación celular está asegurada por la combinación de marcadores fluorescentes con observación de imágenes. La entrega de precisión está garantizada por el movimiento controlado por semiconductores de las jaulas de DEP en la celda de flujo.
Las trampas hidrodinámicas permiten el aislamiento de una célula individual en una "trampa" en un momento dado mediante transporte pasivo de microfluidos. El número de celdas aisladas se puede manipular en función del número de trampas en el sistema.
La técnica de microdisección por captura con láser utiliza un láser para diseccionar y separar células individuales, o secciones, de muestras de tejido de interés. Los métodos implican la observación de una célula al microscopio, de modo que se pueda identificar y etiquetar una sección de análisis para que el láser pueda cortar la célula. Luego, la celda se puede extraer para su análisis.
La extracción manual de células individuales es un método en el que las células de una suspensión se observan al microscopio y se extraen individualmente con una micropipeta .
La microfluídica permite el aislamiento de células individuales para análisis posteriores. Los siguientes principios describen los diversos procesos de microfluidos para la separación de una sola celda: aislamiento basado en gotas en aceite, válvulas de membrana neumática y trampas de celdas hidrodinámicas. Los microfluidos basados en gotas en aceite utilizan canales llenos de aceite para contener las gotas acuosas separadas. Esto permite contener y aislar la celda individual del interior de los canales a base de aceite. Las válvulas de membrana neumáticas utilizan la manipulación de la presión del aire para aislar las células individuales mediante la deflexión de la membrana. La manipulación de la fuente de presión permite la apertura o cierre de canales en una red de microfluidos. Normalmente, el sistema requiere un operador y su rendimiento es limitado.
La técnica de pinzas Raman combina el uso de espectroscopia Raman y pinzas ópticas , que utilizan un rayo láser para atrapar y manipular células.
El desarrollo de biochips de microfluidos de base hidrodinámica ha ido en aumento a lo largo de los años. En esta técnica, las células quedan atrapadas en una región particular para el análisis de una sola célula (SCA). Esto generalmente ocurre sin ninguna aplicación de campos de fuerza externos como ópticos, eléctricos, magnéticos o acústicos. Es necesario explorar los conocimientos de SCA en el estado natural de la célula, y el desarrollo de estas técnicas es muy esencial para ese estudio. Los investigadores han destacado la necesidad de desarrollar dispositivos de biochip que se adapten a las demandas del mercado y de los investigadores. Los microfluidos hidrodinámicos facilitan el desarrollo de aplicaciones pasivas de laboratorio en chip.
Genómica
Técnicas
La genómica unicelular depende en gran medida del aumento de las copias de ADN que se encuentran en la célula, por lo que hay suficiente para secuenciar. Esto ha llevado al desarrollo de estrategias para la amplificación del genoma completo (WGA). Actualmente, las estrategias de WGA se pueden agrupar en tres categorías:
- Cebado controlado y amplificación por PCR: Adapter-Linker PCR WGA
- Cebado aleatorio y amplificación por PCR: DOP-PCR, MALBAC
- Cebado aleatorio y amplificación isotérmica: MDA
En muchos estudios comparativos se informa que el Adapter Linker PCR WGA tiene el mejor rendimiento para el análisis de mutación monocelular diploide, gracias a su muy bajo efecto de Abandono alélico, [22] [23] [24] y al perfil de variación del número de copias debido a su bajo ruido, tanto con aCGH como con secuenciación de paso bajo NGS. [25] [26] Este método solo es aplicable a células humanas, tanto fijas como no fijadas.
Una técnica de WGA ampliamente adoptada se llama reacción en cadena de la polimerasa cebada con oligonucleótidos degenerados (DOP-PCR). Este método utiliza el método de amplificación de ADN PCR bien establecido para intentar amplificar todo el genoma utilizando un gran conjunto de cebadores . Aunque es simple, se ha demostrado que este método tiene una cobertura genómica muy baja. Una mejora de la DOP-PCR es la amplificación por desplazamiento múltiple (MDA), que utiliza cebadores aleatorios y una enzima de alta fidelidad , generalmente ADN polimerasa Φ29 , para lograr la amplificación de fragmentos más grandes y una mayor cobertura del genoma que la DOP-PCR. A pesar de esta mejora, la MDA todavía tiene un sesgo dependiente de la secuencia (ciertas partes del genoma se amplifican más que otras debido a su secuencia). El método que se ha demostrado que evita en gran medida el sesgo observado en DOP-PCR y MDA es Ciclos de amplificación basados en bucle y recocido múltiple (MALBAC). El sesgo en este sistema se reduce copiando solo la cadena de ADN original en lugar de hacer copias de copias. El principal inconveniente del uso de MALBA es que tiene una precisión reducida en comparación con DOP-PCR y MDA debido a la enzima utilizada para copiar el ADN. [9] Una vez amplificado usando cualquiera de las técnicas anteriores, el ADN puede secuenciarse usando Sanger o secuenciación de próxima generación (NGS).
Propósito
Hay dos aplicaciones principales para estudiar el genoma a nivel de una sola célula. Una aplicación es rastrear los cambios que ocurren en las poblaciones bacterianas, donde a menudo se observan diferencias fenotípicas. Estas diferencias se pasan por alto en la secuenciación masiva de una población, pero se pueden observar en la secuenciación de una sola célula. [27] La segunda aplicación principal es estudiar la evolución genética del cáncer. Dado que las células cancerosas están en constante mutación, es de gran interés ver cómo evolucionan los cánceres a nivel genético. Estos patrones de mutaciones somáticas y aberración del número de copias se pueden observar usando secuenciación de células individuales. [1]
Transcriptómica
Técnicas
La transcriptómica unicelular utiliza técnicas de secuenciación similares a la genómica unicelular o la detección directa mediante hibridación fluorescente in situ . El primer paso para cuantificar el transcriptoma es convertir el ARN en ADNc usando transcriptasa inversa para que el contenido de la célula pueda secuenciarse usando métodos NGS como se hizo en genómica. Una vez convertido, no hay suficiente ADNc para secuenciar, por lo que las mismas técnicas de amplificación de ADN discutidas en la genómica de células individuales se aplican al ADNc para hacer posible la secuenciación. [1] Alternativamente, los compuestos fluorescentes unidos a las sondas de hibridación de ARN se utilizan para identificar secuencias específicas y la aplicación secuencial de diferentes sondas de ARN creará un transcriptoma completo. [28] [29]
Propósito
El propósito de la transcriptómica unicelular es determinar qué genes se expresan en cada célula. El transcriptoma se usa a menudo para cuantificar la expresión génica en lugar del proteoma debido a la dificultad actualmente asociada con la amplificación de los niveles de proteínas. [1]
Hay tres razones principales por las que se ha estudiado la expresión génica utilizando esta técnica: para estudiar la dinámica de los genes, el empalme de ARN y la tipificación celular. La dinámica de los genes generalmente se estudia para determinar qué cambios en la expresión de los genes afectan las diferentes características de las células. Por ejemplo, este tipo de análisis transcriptómico se ha utilizado a menudo para estudiar el desarrollo embrionario. Los estudios de empalme de ARN se centran en comprender la regulación de diferentes isoformas de transcripción . La transcriptómica unicelular también se ha utilizado para la tipificación celular, donde los genes expresados en una célula se utilizan para identificar tipos de células. El objetivo principal de la tipificación celular es encontrar una manera de determinar la identidad de las células que no tienen marcadores genéticos conocidos . [1]
Proteómica
Técnicas
Hay tres enfoques principales para la proteómica unicelular: métodos basados en anticuerpos, métodos basados en proteínas fluorescentes y métodos basados en espectroscopía de masas. [30] [31]
Métodos basados en anticuerpos
Los métodos basados en anticuerpos utilizan anticuerpos diseñados para unirse a proteínas de interés, lo que permite identificar la abundancia relativa de múltiples dianas individuales mediante una de varias técnicas diferentes.
Imágenes: los anticuerpos pueden unirse a moléculas fluorescentes como puntos cuánticos o marcarse con fluoróforos orgánicos para su detección mediante microscopía de fluorescencia . Dado que se unen puntos cuánticos de diferentes colores o fluoróforos únicos a cada anticuerpo, es posible identificar múltiples proteínas diferentes en una sola célula. Los puntos cuánticos se pueden eliminar de los anticuerpos sin dañar la muestra, lo que hace posible realizar múltiples rondas de cuantificación de proteínas utilizando este método en la misma muestra. [32] Para los métodos basados en fluoróforos orgánicos, las etiquetas fluorescentes se unen mediante un enlace reversible, como un híbrido de ADN (que se puede fundir / disociar en condiciones de baja sal) [33] o inactivar químicamente, [34] lo que permite múltiples ciclos de análisis, con 3-5 objetivos cuantificados por ciclo. Estos enfoques se han utilizado para cuantificar la abundancia de proteínas en muestras de biopsia de pacientes (por ejemplo, cáncer) para mapear la expresión de proteínas variables en tejidos y / o tumores, [34] y para medir cambios en la expresión de proteínas y la señalización celular en respuesta al tratamiento del cáncer. [33]
Citometría de masas : los isótopos de metales raros, que normalmente no se encuentran en células o tejidos, pueden unirse a los anticuerpos individuales y detectarse mediante espectrometría de masas para la identificación simultánea y sensible de proteínas. [35] Estas técnicas pueden ser altamente multiplexadas para la cuantificación simultánea de muchos objetivos (paneles de hasta 38 marcadores) en celdas individuales. [36]
Cuantificación de anticuerpo-ADN: otro método basado en anticuerpos convierte los niveles de proteína en niveles de ADN. [30] La conversión a ADN permite amplificar los niveles de proteínas y utilizar NGS para cuantificar proteínas. En uno de estos enfoques, se seleccionan dos anticuerpos para cada proteína que se necesita cuantificar. Luego, los dos anticuerpos se modifican para tener ADN de cadena sencilla conectado a ellos que son complementarios. Cuando los dos anticuerpos se unen a una proteína, las hebras complementarias se hibridan y producen un segmento de ADN de doble hebra que luego puede amplificarse mediante PCR. Cada par de anticuerpos diseñados para una proteína se etiqueta con una secuencia de ADN diferente. A continuación, se puede secuenciar el ADN amplificado a partir de la PCR y cuantificar los niveles de proteína. [37]
Métodos basados en espectroscopia de masas
En la proteómica basada en espectroscopía de masas, hay tres pasos principales necesarios para la identificación de péptidos: preparación de la muestra, separación de péptidos e identificación de péptidos. Varios grupos se han centrado en los ovocitos o en las células en etapa de escisión muy temprana, ya que estas células son inusualmente grandes y proporcionan suficiente material para el análisis. [38] [39] [40] Otro enfoque, la proteómica unicelular por espectrometría de masas (SCoPE-MS) ha cuantificado miles de proteínas en células de mamíferos con tamaños celulares típicos (diámetro de 10-15 μm) mediante la combinación de células portadoras y -código de barras de la celda. [41] [42] [43] [44] La segunda generación de SCoPE-MS, [45] SCoPE2, [46] [47] aumentó el rendimiento mediante la preparación de muestras automatizada y miniaturizada; [44] Uno de estos enfoques es MAMS (Micro-Arrays for Mass Spectrometry), que logra la formación de alícuotas a altas velocidades aprovechando las diferencias de humectabilidad entre los sitios receptores y las áreas circundantes. [48] También mejoró la fiabilidad cuantitativa y la cobertura del proteoma mediante la optimización basada en datos de LC-MS / MS [49] y la identificación de péptidos. [50] Existen múltiples métodos para aislar los péptidos para su análisis. Estos incluyen el uso de la preparación de muestras con ayuda de filtro , el uso de perlas magnéticas o el uso de una serie de reactivos y pasos de centrifugación. [51] [38] [40] La separación de proteínas de diferentes tamaños se puede lograr mediante electroforesis capilar (CE) o cromatografía líquida (LC) (el uso de cromatografía líquida con espectroscopía de masas también se conoce como LC-MS). [38] [39] [40] [41] Este paso ordena los péptidos antes de la cuantificación mediante espectroscopía de masas en tándem (MS / MS). La principal diferencia entre los métodos de cuantificación es que algunos usan etiquetas en los péptidos, como etiquetas de masa en tándem (TMT) o etiquetas de dimetilo que se usan para identificar de qué célula proviene una determinada proteína (las proteínas que provienen de cada célula tienen una etiqueta diferente) mientras que otros usan no etiquetas (cuantifique las células individualmente). Los datos de la espectroscopia de masas se analizan luego ejecutando datos a través de bases de datos que convierten la información sobre los péptidos identificados en la cuantificación de los niveles de proteínas. [38] [39] [40] [41] [52] Estos métodos son muy similares a los que se utilizan para cuantificar el proteoma de células a granel , con modificaciones para adaptarse al volumen de muestra muy pequeño. [42]
Propósito
El propósito de estudiar el proteoma es comprender mejor la actividad de las células a nivel de células individuales. Dado que las proteínas son responsables de determinar cómo actúa la célula, comprender el proteoma de una sola célula brinda la mejor comprensión de cómo funciona una célula y cómo cambia la expresión génica en una célula debido a diferentes estímulos ambientales. Aunque la transcriptómica tiene el mismo propósito que la proteómica, no es tan precisa para determinar la expresión génica en las células, ya que no tiene en cuenta la regulación postranscripcional . [10] La transcriptómica sigue siendo importante, ya que estudiar la diferencia entre los niveles de ARN y los niveles de proteínas podría dar una idea de qué genes están regulados postranscripcionalmente.
Metabolómica
Técnicas
Hay cuatro métodos principales que se utilizan para cuantificar el metaboloma de células individuales, que son: detección basada en fluorescencia, biosensores de fluorescencia, biosensores FRET y espectroscopia de masas. Los primeros tres métodos enumerados utilizan microscopía de fluorescencia para detectar moléculas en una célula. Por lo general, estos ensayos utilizan pequeñas etiquetas fluorescentes adheridas a moléculas de interés; sin embargo, se ha demostrado que esto es demasiado invasivo para la metabolómica unicelular y altera la actividad de los metabolitos. La solución actual a este problema es utilizar proteínas fluorescentes que actuarán como detectores de metabolitos, emitiendo fluorescencia siempre que se unan a un metabolito de interés. [53]
La espectroscopia de masas se está convirtiendo en el método más utilizado para la metabolómica unicelular. Sus ventajas son que no hay necesidad de desarrollar proteínas fluorescentes para todas las moléculas de interés y es capaz de detectar metabolitos en el rango de femtomoles . [13] De manera similar a los métodos discutidos en proteómica, también se ha logrado combinar la espectroscopia de masas con técnicas de separación como la electroforesis capilar para cuantificar metabolitos. Este método también es capaz de detectar metabolitos presentes en concentraciones de femtomoles. [53] Se ha demostrado que otro método que utiliza micromuestreo capilar combinado con espectrometría de masas con separación por movilidad de iones mejora la cobertura molecular y la separación de iones para la metabolómica unicelular. [19] [54] Los investigadores están tratando de desarrollar una técnica que pueda cumplir con lo que faltan en las técnicas actuales: alto rendimiento, mayor sensibilidad para metabolitos que tienen una menor abundancia o que tienen bajas eficiencias de ionización, buena replicabilidad y que permiten la cuantificación de metabolitos. [55]
Propósito
El propósito de la metabolómica unicelular es lograr una mejor comprensión a nivel molecular de los principales temas biológicos como: cáncer, células madre, envejecimiento, así como el desarrollo de resistencia a los medicamentos. En general, el enfoque de la metabolómica se centra principalmente en comprender cómo las células se enfrentan a las tensiones ambientales a nivel molecular y en brindar una comprensión más dinámica de las funciones celulares. [53]
Reconstruyendo trayectorias de desarrollo
Los ensayos transcriptómicos unicelulares han permitido trayectorias de desarrollo de reconstrucción. La ramificación de estas trayectorias describe la diferenciación celular. Se han desarrollado varios métodos para reconstruir trayectorias de desarrollo ramificadas a partir de datos transcriptómicos unicelulares. [56] [57] [58] [59] Utilizan varios conceptos matemáticos avanzados desde el transporte óptimo [58] hasta los gráficos principales. [59] Algunas bibliotecas de software para la reconstrucción y visualización de trayectorias de diferenciación de linajes están disponibles gratuitamente en línea. [60]
Interacción célula-célula
Las interacciones célula-célula se caracterizan por interacciones estables y transitorias.
Ver también
- Clasificación celular
- Micromatrices para espectrometría de masas
- Variabilidad unicelular
Referencias
- ↑ a b c d e Wang D, Bodovitz S (junio de 2010). "Análisis unicelular: la nueva frontera en 'ómicas ' " . Tendencias en biotecnología . 28 (6): 281–90. doi : 10.1016 / j.tibtech.2010.03.002 . PMC 2876223 . PMID 20434785 .
- ^ Habibi I, Cheong R, Lipniacki T, Levchenko A, Emamian ES, Abdi A (abril de 2017). "Cálculo y medición de errores de toma de decisiones celulares utilizando datos de una sola celda" . PLOS Biología Computacional . 13 (4): e1005436. Código bibliográfico : 2017PLSCB..13E5436H . doi : 10.1371 / journal.pcbi.1005436 . PMC 5397092 . PMID 28379950 .
- ^ Merouane A, Rey-Villamizar N, Lu Y, Liadi I, Romain G, Lu J, et al. (Octubre de 2015). "Perfilado automatizado de interacciones célula-célula individuales de microscopía de imágenes de lapso de tiempo de alto rendimiento en rejillas de nanopozos (TIMING)" . Bioinformática . 31 (19): 3189–97. doi : 10.1093 / bioinformatics / btv355 . PMC 4693004 . PMID 26059718 .
- ^ Altschuler SJ, Wu LF (mayo de 2010). "Heterogeneidad celular: ¿las diferencias marcan la diferencia?" . Celular . 141 (4): 559–63. doi : 10.1016 / j.cell.2010.04.033 . PMC 2918286 . PMID 20478246 .
- ^ Hu P, Zhang W, Xin H, Deng G (25 de octubre de 2016). "Aislamiento y análisis de células individuales" . Fronteras en biología celular y del desarrollo . 4 : 116. doi : 10.3389 / fcell.2016.00116 . PMC 5078503 . PMID 27826548 .
- ^ Mora-Castilla S, To C, Vaezeslami S, Morey R, Srinivasan S, Dumdie JN, et al. (Agosto de 2016). "Tecnologías de miniaturización para la preparación eficiente de la biblioteca unicelular para la secuenciación de próxima generación" . Revista de automatización de laboratorio . 21 (4): 557–67. doi : 10.1177 / 2211068216630741 . PMC 4948133 . PMID 26891732 .
- ^ Zheng GX, Terry JM, Belgrader P, Ryvkin P, Bent ZW, Wilson R, et al. (Enero de 2017). "Perfilado transcripcional digital masivamente paralelo de células individuales" . Comunicaciones de la naturaleza . 8 : 14049. Bibcode : 2017NatCo ... 814049Z . doi : 10.1038 / ncomms14049 . PMC 5241818 . PMID 28091601 .
- ^ Mercatelli D, Balboni N, Palma A, Aleo E, Sanna PP, Perini G, Giorgi FM (enero de 2021). "Análisis de red de genes unicelulares y paisaje transcripcional de líneas celulares de neuroblastoma amplificadas con MYCN" . Biomoléculas . 11 (2). doi : 10.3390 / biom11020177 . PMID 33525507 .
- ^ a b Huang L, Ma F, Chapman A, Lu S, Xie XS (2015). "Amplificación y secuenciación del genoma completo de una sola célula: metodología y aplicaciones". Revisión anual de genómica y genética humana . 16 (1): 79-102. doi : 10.1146 / annurev-genom-090413-025352 . PMID 26077818 . S2CID 12987987 .
- ^ a b Wu AR, Wang J, Streets AM, Huang Y (junio de 2017). "Análisis transcripcional unicelular". Revisión anual de química analítica . 10 (1): 439–462. doi : 10.1146 / annurev-anchem-061516-045228 . PMID 28301747 . S2CID 40069109 .
- ^ Tsioris K, Torres AJ, Douce TB, Love JC (2014). "Una nueva caja de herramientas para evaluar células individuales" . Revista anual de ingeniería química y biomolecular . 5 : 455–77. doi : 10.1146 / annurev-chembioeng-060713-035958 . PMC 4309009 . PMID 24910919 .
- ^ Comi TJ, Do TD, Rubakhin SS, Sweedler JV (marzo de 2017). "Categorización de células sobre la base de sus perfiles químicos: avances en espectrometría de masas unicelulares" . Revista de la Sociedad Química Estadounidense . 139 (11): 3920–3929. doi : 10.1021 / jacs.6b12822 . PMC 5364434 . PMID 28135079 .
- ^ a b Zhang L, Vertes A (abril de 2018). "Enfoques de espectrometría de masas unicelulares para explorar la heterogeneidad celular" . Angewandte Chemie . 57 (17): 4466–4477. doi : 10.1002 / anie.201709719 . PMID 29218763 . S2CID 4928231 .
- ^ Slavov N (junio de 2020). "Análisis de proteínas unicelulares por espectrometría de masas". Opinión actual en biología química . 60 : 1–9. arXiv : 2004.02069 . doi : 10.1016 / j.cbpa.2020.04.018 . PMID 32599342 . S2CID 219966629 .
- ^ Specht H, Slavov N (agosto de 2018). "Oportunidades transformadoras para la proteómica unicelular" . Revista de investigación del proteoma . 17 (8): 2565-2571. doi : 10.1021 / acs.jproteome.8b00257 . PMC 6089608 . PMID 29945450 .
- ^ Slavov N (enero de 2020). "Retirada del proteoma en células individuales" . Ciencia . 367 (6477): 512–513. Código Bibliográfico : 2020Sci ... 367..512S . doi : 10.1126 / science.aaz6695 . PMC 7029782 . PMID 32001644 .
- ^ Lee JH (julio de 2017). "Reconstrucción de la expresión génica de Novo en el espacio" . Tendencias en Medicina Molecular . 23 (7): 583–593. doi : 10.1016 / j.molmed.2017.05.004 . PMC 5514424 . PMID 28571832 .
- ^ Gross A, Schoendube J, Zimmermann S, Steeb M, Zengerle R, Koltay P (julio de 2015). "Tecnologías para el aislamiento unicelular" . Revista Internacional de Ciencias Moleculares . 16 (8): 16897–919. doi : 10.3390 / ijms160816897 . PMC 4581176 . PMID 26213926 .
- ^ a b Zhang L, Vertes A (octubre de 2015). "Carga de energía, estado redox y rotación de metabolitos en hepatocitos humanos individuales revelados por espectrometría de masas de microsempleo capilar" . Química analítica . 87 (20): 10397–405. doi : 10.1021 / acs.analchem.5b02502 . PMID 26398405 .
- ^ Faria EC, Gardner P (enero de 2012). Lindström S, Andersson-Svahn H (eds.). "Análisis de células eucariotas individuales utilizando pinzas Raman". Métodos en Biología Molecular . Métodos en Biología Molecular. Prensa Humana. 853 : 151–67. doi : 10.1007 / 978-1-61779-567-1_12 . ISBN 9781617795664. PMID 22323146 .
- ^ Narayanamurthy V, Nagarajan S, Samsuri F, Sridhar TM (30 de junio de 2017). "Trampamiento hidrodinámico microfluídico para análisis unicelular: mecanismos, métodos y aplicaciones" . Métodos analíticos . 9 (25): 3751–3772. doi : 10.1039 / C7AY00656J . ISSN 1759-9679 .
- ^ Babayan A, Alawi M, Gormley M, Müller V, Wikman H, McMullin RP, et al. (Agosto de 2017). "Estudio comparativo de la amplificación del genoma completo y el rendimiento de secuenciación de próxima generación de células cancerosas individuales" . Oncotarget . 8 (34): 56066–56080. doi : 10.18632 / oncotarget.10701 . PMC 5593545 . PMID 28915574 .
- ^ Carpeta V, Bartenhagen C, Okpanyi V, Gombert M, Moehlendick B, Behrens B, et al. (Octubre de 2014). "Un nuevo flujo de trabajo para la secuenciación del genoma completo de células humanas individuales". Mutación humana . 35 (10): 1260–70. doi : 10.1002 / humu.22625 . PMID 25066732 . S2CID 27392899 .
- ^ Borgström E, Paterlini M, Mold JE, Frisen J, Lundeberg J (2017). "Comparación de técnicas de amplificación del genoma completo para la secuenciación del exoma de una sola célula humana" . PLOS ONE . 12 (2): e0171566. Código Bib : 2017PLoSO..1271566B . doi : 10.1371 / journal.pone.0171566 . PMC 5313163 . PMID 28207771 .
- ^ Normand E, Qdaisat S, Bi W, Shaw C, Van den Veyver I, Beaudet A, Breman A (septiembre de 2016). "Comparación de tres métodos de amplificación del genoma completo para la detección de aberraciones genómicas en células individuales". Diagnóstico prenatal . 36 (9): 823-30. doi : 10.1002 / pd.4866 . PMID 27368744 . S2CID 5537482 .
- ^ Vander Plaetsen AS, Deleye L, Cornelis S, Tilleman L, Van Nieuwerburgh F, Deforce D (diciembre de 2017). "Análisis de la variación del número de copias y perfiles de STR en células individuales conservadas utilizando los métodos actuales de amplificación del genoma completo" . Informes científicos . 7 (1): 17189. Bibcode : 2017NatSR ... 717189V . doi : 10.1038 / s41598-017-17525-5 . PMC 5719346 . PMID 29215049 .
- ^ Kalisky T, Quake SR (abril de 2011). "Genómica unicelular". Métodos de la naturaleza . 8 (4): 311–4. doi : 10.1038 / nmeth0411-311 . PMID 21451520 . S2CID 5601612 .
- ^ Lubeck E, Coskun AF, Zhiyentayev T, Ahmad M, Cai L (abril de 2014). "Perfilado de ARN in situ unicelular mediante hibridación secuencial" . Métodos de la naturaleza . 11 (4): 360–1. doi : 10.1038 / nmeth.2892 . PMC 4085791 . PMID 24681720 .
- ^ Chen KH, Boettiger AN, Moffitt JR, Wang S, Zhuang X (abril de 2015). "Imágenes de ARN. Perfiles de ARN altamente multiplexados y resueltos espacialmente en células individuales" (PDF) . Ciencia . 348 (6233): aaa6090. doi : 10.1126 / science.aaa6090 . PMC 4662681 . PMID 25858977 .
- ^ a b Levy E, Slavov N (octubre de 2018). "Análisis de proteínas unicelulares para biología de sistemas" . Ensayos de bioquímica . 62 (4): 595–605. doi : 10.1042 / EBC20180014 . PMC 6204083 . PMID 30072488 .
- ^ Slavov N (enero de 2020). "Retirada del proteoma en células individuales" . Ciencia . 367 (6477): 512–513. Código Bibliográfico : 2020Sci ... 367..512S . doi : 10.1126 / science.aaz6695 . PMC 7029782 . PMID 32001644 .
- ^ Zrazhevskiy P, True LD, Gao X (octubre de 2013). "Perfilado molecular multiciclo multicolor con puntos cuánticos para análisis unicelular" . Protocolos de la naturaleza . 8 (10): 1852–69. doi : 10.1038 / nprot.2013.112 . PMC 4108347 . PMID 24008381 .
- ^ a b Giedt RJ, Pathania D, Carlson JC, McFarland PJ, Del Castillo AF, Juric D, Weissleder R (octubre de 2018). "El análisis de códigos de barras unicelulares proporciona una lectura rápida de las vías de señalización celular en muestras clínicas" . Comunicaciones de la naturaleza . 9 (1): 4550. Bibcode : 2018NatCo ... 9.4550G . doi : 10.1038 / s41467-018-07002-6 . PMC 6208406 . PMID 30382095 .
- ^ a b Lin JR, Izar B, Wang S, Yapp C, Mei S, Shah PM, et al. (Julio de 2018). Chakraborty AK, Raj A, Marr C, Horváth P (eds.). "Imagen de inmunofluorescencia altamente multiplexada de tejidos humanos y tumores usando t-CyCIF y microscopios ópticos convencionales" . eLife . 7 : e31657. doi : 10.7554 / eLife.31657 . PMC 6075866 . PMID 29993362 .
- ^ Nair N, Mei HE, Chen SY, Hale M, Nolan GP, Maecker HT, et al. (Mayo de 2015). "Citometría de masas como plataforma para el descubrimiento de biomarcadores celulares para orientar la terapia eficaz de la enfermedad reumática" . Investigación y terapia de la artritis . 17 : 127. doi : 10.1186 / s13075-015-0644-z . PMC 4436107 . PMID 25981462 .
- ^ Spitzer MH, Nolan GP (mayo de 2016). "Citometría de masas: células individuales, muchas características" . Celular . 165 (4): 780–91. doi : 10.1016 / j.cell.2016.04.019 . PMC 4860251 . PMID 27153492 .
- ^ Gong H, Holcomb I, Ooi A, Wang X, Majonis D, Unger MA, Ramakrishnan R (enero de 2016). "Método simple para preparar anticuerpos conjugados con oligonucleótidos y su aplicación en la detección de proteínas multiplex en células individuales" . Química del bioconjugado . 27 (1): 217-25. doi : 10.1021 / acs.bioconjchem.5b00613 . PMID 26689321 .
- ^ a b c d Lombard-Banek C, Reddy S, Moody SA, Nemes P (agosto de 2016). "Cuantificación sin etiquetas de proteínas en células embrionarias individuales con destino neuronal en el embrión de rana en etapa de escisión (Xenopus laevis) mediante electroforesis capilar, espectrometría de masas de alta resolución de ionización por electropulverización (CE-ESI-HRMS)" . Proteómica molecular y celular . 15 (8): 2756–68. doi : 10.1074 / mcp.M115.057760 . PMC 4974349 . PMID 27317400 .
- ^ a b c Sun L, Dubiak KM, Peuchen EH, Zhang Z, Zhu G, Huber PW, Dovichi NJ (julio de 2016). "Proteómica unicelular utilizando blastómeros de rana (Xenopus laevis) aislados de embriones en etapa temprana, que forman una progresión geométrica en el contenido de proteínas" . Química analítica . 88 (13): 6653–7. doi : 10.1021 / acs.analchem.6b01921 . PMC 4940028 . PMID 27314579 .
- ^ a b c d Virant-Klun I, Leicht S, Hughes C, Krijgsveld J (agosto de 2016). "Identificación de proteínas específicas de maduración por proteómica unicelular de ovocitos humanos" . Proteómica molecular y celular . 15 (8): 2616-27. doi : 10.1074 / mcp.M115.056887 . PMC 4974340 . PMID 27215607 .
- ^ a b c Budnik B, Levy E, Slavov N (15 de marzo de 2017). "La espectrometría de masas de células de mamíferos individuales cuantifica la heterogeneidad del proteoma durante la diferenciación celular". bioRxiv 10.1101 / 102681 .
- ^ a b "SCoPE-MS - ¡¡¡Finalmente podemos hacer proteómica unicelular !!!" . Novedades en investigación proteómica . 2017-03-09 . Consultado el 28 de junio de 2017 .
- ^ "Proteómica unicelular - Blog de Slavov Lab" . Blog de Slavov Lab . 2017-06-06 . Consultado el 27 de junio de 2017 .
- ^ a b Specht H, Harmange G, Perlman DH, Emmott E, Niziolek Z, Budnik B, Slavov N (25 de agosto de 2018). "Preparación de muestras automatizada para proteómica unicelular de alto rendimiento" . bioRxiv : 399774. doi : 10.1101 / 399774 .
- ^ Budnik B, Levy E, Harmange G, Slavov N (octubre de 2018). "SCoPE-MS: espectrometría de masas de células de mamífero individuales cuantifica la heterogeneidad del proteoma durante la diferenciación celular" . Biología del genoma . 19 (1): 161. doi : 10.1186 / s13059-018-1547-5 . PMC 6196420 . PMID 30343672 .
- ^ Specht H, Emmott E, Koller T, Slavov N (9 de julio de 2019). "La proteómica unicelular de alto rendimiento cuantifica la aparición de heterogeneidad de macrófagos" . bioRxiv . doi : 10.1101 / 665307 .
- ^ Specht H, Emmott E, Petelski AA, Huffman RG, Perlman DH, Serra M, et al. (Enero de 2021). "Análisis proteómico y transcriptómico de una sola célula de la heterogeneidad de los macrófagos utilizando SCoPE2" . Biología del genoma . 22 (1): 50. doi : 10.1186 / s13059-021-02267-5 . PMC 7839219 . PMID 33504367 .
- ^ Urban PL, Jefimovs K, Amantonico A, Fagerer SR, Schmid T, Mädler S, et al. (Diciembre de 2010). "Micromatrices de alta densidad para espectrometría de masas". Lab on a Chip . 10 (23): 3206–9. doi : 10.1039 / C0LC00211A . PMID 20938499 . S2CID 8747868 .
- ^ Huffman RG, Chen A, Specht H, Slavov N (junio de 2019). "DO-MS: optimización basada en datos de métodos de espectrometría de masas" . Revista de investigación del proteoma . 18 (6): 2493-2500. doi : 10.1021 / acs.jproteome.9b00039 . PMC 6737531 . PMID 31081635 .
- ^ Chen AT, Franks A, Slavov N (julio de 2019). Cox J (ed.). "DART-ID aumenta la cobertura del proteoma unicelular" . PLOS Biología Computacional . 15 (7): e1007082. Código bibliográfico : 2019PLSCB..15E7082C . doi : 10.1371 / journal.pcbi.1007082 . PMC 6625733 . PMID 31260443 .
- ^ Wiśniewski JR, Zougman A, Nagaraj N, Mann M (mayo de 2009). "Método de preparación de muestras universal para el análisis de proteomas". Métodos de la naturaleza . 6 (5): 359–62. doi : 10.1038 / nmeth.1322 . PMID 19377485 . S2CID 205418951 .
- ^ Smits AH, Lindeboom RG, Perino M, van Heeringen SJ, Veenstra GJ, Vermeulen M (septiembre de 2014). "La cuantificación absoluta global revela una estricta regulación de la expresión de proteínas en huevos individuales de Xenopus" . Investigación de ácidos nucleicos . 42 (15): 9880–91. doi : 10.1093 / nar / gku661 . PMC 4150773 . PMID 25056316 .
- ^ a b c Zenobi R (diciembre de 2013). "Metabolómica unicelular: perspectivas analíticas y biológicas". Ciencia . 342 (6163): 1243259. doi : 10.1126 / science.1243259 . PMID 24311695 . S2CID 21381091 .
- ^ Zhang L, Foreman DP, Grant PA, Shrestha B, Moody SA, Villiers F, et al. (Octubre de 2014). "Análisis metabólico in situ de células vegetales individuales por micromuestreo capilar y espectrometría de masas de ionización por electropulverización con separación por movilidad iónica" . El analista . 139 (20): 5079–85. Código bibliográfico : 2014Ana ... 139.5079Z . doi : 10.1039 / C4AN01018C . PMID 25109271 .
- ^ Duncan KD, Fyrestam J, Lanekoff I (enero de 2019). "Avances en la metabolómica unicelular basada en espectrometría de masas" . El analista . 144 (3): 782–793. Bibcode : 2019Ana ... 144..782D . doi : 10.1039 / C8AN01581C . PMID 30426983 .
- ^ Haghverdi L, Büttner M, Wolf FA, Buettner F, Theis FJ (octubre de 2016). "El pseudotiempo de difusión reconstruye de manera robusta la ramificación del linaje" (PDF) . Métodos de la naturaleza . 13 (10): 845–8. doi : 10.1038 / nmeth.3971 . PMID 27571553 . S2CID 3594049 .
- ^ Setty M, et al. Wishbone identifica trayectorias de desarrollo que se bifurcan a partir de datos de una sola celda. Nat. Biotechnol. 34, 637–645 (2016).
- ^ a b Schiebinger G, Shu J, Tabaka M, Cleary B, Subramanian V, Solomon A, et al. (Febrero de 2019). "Análisis de transporte óptimo de la expresión génica unicelular identifica trayectorias de desarrollo en la reprogramación" . Celular . 176 (4): 928–943.e22. doi : 10.1016 / j.cell.2019.01.006 . PMC 6402800 . PMID 30712874 .
- ^ a b Chen H, Albergante L, Hsu JY, Lareau CA, Lo Bosco G, Guan J, et al. (Abril de 2019). "Reconstrucción, exploración y mapeo de trayectorias unicelulares de datos ómicos con STREAM" . Comunicaciones de la naturaleza . 10 (1): 1903. Bibcode : 2019NatCo..10.1903C . doi : 10.1038 / s41467-019-09670-4 . PMC 6478907 . PMID 31015418 .
- ^ Laboratorio Pinello. Exploración y mapeo de reconstrucción de trayectoria unicelular