單細胞RNA測序 vs. 單細胞核RNA測序，如何選擇？

在閱讀文獻時，我們經常會看到有些課題組使用了單細胞RNA測序（scRNA-seq），有些則使用了單細胞核RNA測序（snRNA-seq）。一字之差，似乎也暗藏玄機。盡管這兩種技術的原理相似，但它們各有優勢，因此適合不同的應用。本文討論了scRNA-seq和snRNA-seq的各個方面，也介紹了如何為您的研究選擇合適的方法。

scRNA-seq和snRNA-seq有何區別？

這兩種技術的主要區別在于它們的樣本制備方法。在開展scRNA-seq分析時，您需要分離整個細胞，這樣才能捕獲和分析細胞內的RNA。與此不同，snRNA-seq只需分離出細胞核，重點是捕獲和分析細胞核內的RNA。

Bio-Techne的現場應用科學家Alberim Kurtishi博士解釋說，盡管存在差異，但scRNA-seq和snRNA-seq在測序時覆蓋的基因數量不相上下。不過，他也指出，在某些情況下這兩種方法各有優勢。

snRNA-seq

Kurtishi指出，snRNA-seq是一種高效的方法，可以高通量地分析特定組織內的數千個轉錄組。這項技術也為研究人員帶來了靈活性，可以使用新鮮、冷凍或固定的組織樣本。此外，snRNA-seq還能適應更廣泛的組織類型，并在復雜的情景下提供強大的性能。

之前的研究表明，snRNA-seq能夠有效分析復雜的細胞類型，包括腎細胞¹、心臟細胞²和神經元³。它的另一個顯著優勢在于細胞的應激反應。與scRNA-seq相比，snRNA-seq誘導應激反應的發生率更低。這可以大大改善測序數據的解釋。

Kurtishi還強調，snRNA-seq能夠有效分析稀有細胞以及以往難以分析的多種細胞。在腫瘤研究等敏感的研究領域，這種差別尤為重要。他指出，scRNA-seq在嘗試分離稀有的腫瘤細胞時可能會遇到挑戰，但snRNA-seq已被證明可從腫瘤中捕獲多種細胞類型。

snRNA-seq的一個主要局限是無法對細胞質DNA進行測序，因為它只能收集和分析細胞核轉錄本。由于某些轉錄本在細胞核中的豐度較低，因此它們不大適合用snRNA-seq進行分析⁴。

scRNA-seq

就目前來說，scRNA-seq仍是研究細胞異質性時最常用的工具，有許多技術和流程是圍繞它來設計的。這種方法能夠對細胞質和細胞核轉錄本進行測序，讓研究人員更全面了解轉錄組。此外，scRNA-seq的通量更高，可擴展性更好。Kurtishi還指出，scRNA-seq對新鮮解離組織或細胞懸液特別有效。

盡管許多組織類型都適合scRNA-seq流程，但某些組織或特定條件可能不兼容。scRNA-seq的另一個缺點是細胞解離過程可能比較繁瑣和困難，通常涉及到復雜的操作，需要長時間的孵育。這種解離過程可能會因細胞應激而產生偏倚。此外，人們還觀察到，scRNA-seq會偏向某些細胞類型，比如免疫細胞，從而使結果出現偏差⁵。

需要注意的問題

在使用scRNA-seq和snRNA-seq方法時，將組織解離為單細胞或單細胞核都頗具挑戰性。這一過程可能很耗時，而且需要精心準備多種試劑。Kurtishi建議研究人員在制備單細胞文庫之前控制好細胞或細胞核在冰上的時間，因為長時間放置可能會影響結果質量。他還建議準備好足夠的組織，因為有時候需要第二輪解離才能獲得理想的樣本。

在比較scRNA-seq和snRNA-seq的數據質量和分辨率時，Kurtishi指出，就回收的細胞數量和篩選的基因而言，這兩種方法產生的結果非常相似。不過在將這些技術用于同一樣本時，差異就出現了。它們往往會捕獲不同類型的細胞。多項研究都強調了這一點，它們采用這兩種方法對相同的組織進行分析，結果顯示回收了不同的細胞亞群^5,6。

最新的技術進展

近年來，兩種方法都取得了重大進展，大大擴展了它們的應用范圍。Kurtishi解釋說，對于一些具有挑戰性的樣本，snRNA-seq取得了較好的效果，實現了高效的樣本處理。他特別指出，由于死后大腦樣本得到了成功解離，神經元研究也有了改進。

Kurtishi強調的另一個關鍵應用是2020年的一項研究，德國科學家成功利用snRNA-seq對整個哺乳動物心臟進行了測序²。由于心臟組織很難解離成單細胞而不造成損傷，這項任務很難由scRNA-seq來完成。

結語

在選擇單細胞分析的方法時，了解scRNA-seq與snRNA-seq之間的細微差別至關重要。在分析容易解離且抗壓力強的細胞時，scRNA-seq非常有效。它通過捕獲單個細胞的完整轉錄組，全面了解細胞功能。

相比之下，在處理大腦等難以解離的組織或研究存檔或冷凍樣本時，snRNA-seq通常是首選方法。這種技術能夠盡量減少細胞應激和降解，有效保留細胞的完整性。另外一些考慮因素可能取決于樣本處理的實際情況。總而言之，選擇scRNA-seq還是snRNA-seq，取決于您的樣本以及您具體的研究目標。

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