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项目名称:小鼠细胞图谱的绘制

申报单位:医学院   负责人:郭国骥

 

 

 

 

项目简介

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细胞是生命的基本单位。然而哺乳动物体内中到底有多少种细胞,每种细胞的命运是如何决定的,为什么细胞会病变,这些问题至今没有明确的答案。物理学和化学反应皆有许多定理和方程可以遵循。然而,生物学反应的变量之多,条件之复杂,使得生命过程的模型建立显得无比困难。随着新一代生物检测技术,云计算,大数据以及人工智能突飞猛进的发展,生命过程的模拟将逐渐成为可能。每个细胞通过基因表达来调控其活动,基因型通过决定细胞的类型而产生表型,基因变异通常影响一个特定的细胞类型来体现其致病行为。为了更深入了解哺乳的身体,我们必须全面地认识哺乳动物体内的各种细胞。一个全面的哺乳动物单细胞水平图谱将推动细胞生物学、发育生物学、生理学、遗传学、神经生物学及血液学等多个学科的全方位发展,并能为病理学及肿瘤学的疾病研究提供系统性参照。
 
浙江大学医学院郭国骥教授团队在单细胞分析技术以及细胞图谱绘制领域处于国际领先地位。其团队是世界上极少数能覆盖单细胞组学上(技术研发)、中(数据挖掘)、下(生物学验证)游各类人才和资源的团队,因此在相关领域拥有较大的优势。近五年来该团队做出了一系列原创性的工作,团队学术业绩包括:一、建立高通量单细胞分析技术的基本实验方法以及数据分析手段;二、绘制世界首个哺乳动物细胞图谱,并建立基于图谱的单细胞比对系统;三、利用单细胞分析技术系统性的解析了小鼠造血干细胞的再生与分化机制;四、利用单细胞分析技术解析了小分子组合诱导重编程的机制,并为再生医学的细胞来源问题提供了新的思路。上述相关研究成果发表在Cell (2018),Genome Biology (2018),Cell Research (2017), Cell Discovery (2018a and 2018b)等权威学术期刊,浙江大学医学院为论文第一通讯单位。
 
值得一提的是,郭国骥教授团队自主开发了一套完全国产化的Microwell-seq高通量单细胞测序平台,在提升现有单细胞技术精确度的同时,使得单细胞测序文库的构建成本降低了一个数量级。利用这一世界领先的技术平台,该团队对来自小鼠近50种器官组织的40余万个细胞进行了系统性的单细胞转录组分析,并构建了全球首个哺乳动物细胞图谱。该研究全面的涵盖了哺乳动物体内的各种主要细胞类型,绘制了一幅精美的“细胞地图”。这项工作于2018年2月以亮点论文的形式在著名学术期刊Cell发表。该工作为单细胞组学领域里程碑式的研究进展,引起业内巨大反响,人民日报、新华社等媒体对其进行了重点报道。论文被F1000推荐为Very Good;谷歌学术显示论文发表一年已被引用100余次。研究成果将对未来正常与疾病细胞的检测、分类和鉴定带来深远影响。
 
相关专利:
201610890076.5一种分子标记微珠及基于该分子标记微珠的高通量单细胞测序方法
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科学解读

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浙大郭国骥CELL | 绘制首个哺乳动物细胞图谱
 
人类细胞图谱还在布局,首个哺乳动物细胞图谱已经在浙大诞生了
 
世界上没有两片相同的树叶,每个细胞也一样。科学的进步,让人类“读”懂生命体的每一个细胞成为可能。2月23日上线的著名学术期刊CELL刊登浙江大学医学院医学院干细胞与再生医学中心的郭国骥教授团队的研究成果,团队自主研发低成本、高效率、完全国产化的高通量单细胞测序平台Microwell-seq,并在短时间内利用这一平台构建了全球首个哺乳动物细胞图谱。
 
相关论文Mapping the Mouse Cell Atlas by Microwell-seq(中文名:利用微孔板测序技术构建小鼠细胞图谱)的最后通讯作者为浙江大学医学院教授郭国骥,第一作者包括医学院韩晓平博士(并列通讯),硕士研究生汪仁英、费丽江,博士研究生孙慧宇、赖淑静,以及生科院博士研究生周银聪。
 
 
从看一群细胞到看单个细胞
 
细胞是生命的最小独立遗传单位。生命体从一个受精卵开始分裂,逐渐发育成个体,细胞之间的差异越来越大,承担不同的功能。即使相同功能的细胞也存在差异。极端的例子是,肿瘤细胞最初便是由一个正常细胞的变异而来。
 
传统的测序技术“看”的是一组一组的、成群的细胞,“读”到的是一堆细胞遗传信号的均值,因此单个细胞的特异性表现容易被忽略。而单细胞测序,则通过“读”取单个细胞的遗传信息,很好地应对细胞群体异质性的问题。正因为如此,单细胞测序技术成为各国科学家研究的热点,并进一步推动了人类对于生命奥秘对认知。
 
郭国骥认为,单细胞组学技术,使人类能够从单个细胞的视角上更为精确的解析细胞的分化、再生、衰老以及病变,“这类技术正在带来一场细胞检测、分类和鉴定的方法学革命”。
 
单个细胞测序成本只需2元
 
在细胞图谱计划的勃勃雄心面前,科学技术近年来飞速发展,各国科学家都在争相开发高水平的单细胞测序平台:其中一个关键问题是:如何快速高效地检测单个的细胞,才能拼完这幅巨量的超级“拼图”?
 
郭国骥教授团队在CELL上向全世界介绍了自己的方案:高通量的、低成本、操作简单、完全国产化的Microwell-seq单细胞测序平台。郭国骥说,我们利用微孔矩阵、分子标记和扩增技术,高通量、高精度地实现单细胞水平分析,解决了传统测序中单个细胞核酸物质太少、容易丢失、分析成本高的难题。
韩晓平博士(第一作者名)向记者展示了一块边长三厘米的正方形薄片——一块琼脂糖做的微孔板,“上面有10万个直径30微米的‘小坑’。”在研究中,科学家先用消化酶将一团相对紧实的细胞解离成单个细胞的悬浮液,然后倾倒到琼脂糖微孔板上,“大约有1万个细胞会‘一个萝卜一个坑’地落入‘坑’中。”这是第一步:捕获单个细胞。
 
此后,科学家将为每一个被捕获的细胞贴上“编号”,称为磁珠索引。数万个直径25微米的磁珠落入“坑”中,封住了单个的细胞,同时为单个细胞标记上了DNA索引。第三步,就是常规的测序流程,每个细胞的表达谱将得到解析。在郭国骥教授团队的这项技术中,团队测的是单个细胞所有的mRNA,一种能翻译蛋白的遗传物质。
 
最初在准备索引磁珠的时候,课题组找遍全中国的生物技术公司,没有一家能做,于是,课题组决定自己合成。郭国骥说:“在这个过程中,我们发现大量的索引引物不完整,却一直找不到原因。”经过一个多月的排查,发现原来是用错了DNA聚合酶。换了高保真酶DNA聚合酶之后,一切引刃而解。
 
郭国骥认为,Microwell-seq技术平台操作简单、成本低廉,必将推动前沿单细胞测序技术在基础科研和临床诊断的普及和应用。“从前分析一个细胞需要大概100元人民币,而现在我们所研制的平台只需要不到2元。而实验操作更为快捷、简便。”郭国骥说。

 

首个哺乳动物细胞图谱
 
利用Microwell-seq,团队对来自小鼠不同生命阶段的近50种器官组织的40余万个细胞进行了系统性的单细胞转录组分析,并构建了首个哺乳动物细胞图谱。
 
郭国骥把这个图谱称为“细胞地图”。在研究中,团队对小鼠的主要细胞类型,每一种器官内的组织细胞亚型,基质细胞亚型,血管内皮细胞亚型,和免疫细胞亚型进行了详细的描述。
 
现在点击http://bis.zju.edu.cn/MCA/ 网站,就可以看到这张细胞地图。网站不但有互动性的数据展示和基因搜索界面,还提供了单细胞数据比对系统。任何单细胞表达谱数据都可以通过单细胞比对分析,寻找到它所对应的细胞类型和来源。
研究发现,来自于不同组织的基质细胞,拥有完全不同的基因表达特征,对组织特异性微环境行使重要的调节作用。这提示科学家,在组织工程和器官修复过程中不能只考虑组织细胞,必须同时修复相应的基质细胞体系。
 
“人类对于生命的认知就像对浩淼宇宙的探索,单细胞测序,赋予我们更为特殊的‘观测’手段,去探索生命体 ‘星空’中不曾发现的重要物质。”郭国骥说。
“科学家可以利用这一平台开展细胞命运决定的机制性研究,再生医学的移植前细胞鉴定以及临床疾病的细胞水平诊断带来深远的影响。”
 
审稿过程中, CELL三位评审专家对这项工作一致性地给出了“impressive”的评价,并认为“小鼠图谱必将成为用途广泛的生物数据资源”。 科学界认为,小鼠细胞图谱的完成也将对下一步人类细胞图谱的构建带来指导性意义,并惠及细胞生物学、发育生物学、神经生物学、血液学和再生医学等多个领域。
 
“我们的团队实际上是以一己之力完成了一个浩大的工程,希望大家对我国的生命科学产业、技术和科学家有信心。中国人完全有能力、有技术绘制一张华人自己的细胞图谱。”郭国骥说,“这项单细胞测序技术成本低廉,而且所有试剂和材料都实现了完全国产,商业化前景非常广阔。我们团队会继续努力、不断研发更好、更接地气的技术,为中国的生物技术产业的发展贡献力量。”
 
 
郭国骥,浙江大学医学院干细胞与再生医学中心副主任,浙江大学干细胞联盟副主席,2016年获“浙江省杰出青年基金”,2017年获“国家优秀青年基金”。
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项目团队

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浙江大学医学院郭国骥教授团队在单细胞分析技术以及细胞图谱绘制领域处于国际领先地位。其团队是世界上极少数能覆盖单细胞组学上(技术研发)、中(数据挖掘)、下(生物学验证)游各类人才和资源的团队,因此在相关领域拥有较大的优势。近五年来该团队做出了一系列原创性的工作,团队学术业绩包括:一、建立高通量单细胞分析技术的基本实验方法以及数据分析手段;二、绘制世界首个哺乳动物细胞图谱,并建立基于图谱的单细胞比对系统;三、利用单细胞分析技术系统性的解析了小鼠造血干细胞的再生与分化机制;四、利用单细胞分析技术解析了小分子组合诱导重编程的机制,并为再生医学的细胞来源问题提供了新的思路。上述相关研究成果发表在Cell (2018),Genome Biology (2018),Cell Research (2017), Cell Discovery (2018a and 2018b)等权威学术期刊,浙江大学医学院为论文第一通讯单位。
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