这个故事已经更新，包括关于实验室采用DLP Plus的额外信息。
纽约——最近一种高通量、单细胞、全基因组测序的方法正在全球范围内获得从业者，特别是在癌症进化领域。
直接库制备(DLP) Plus最初由BC癌症机构和英属哥伦比亚大学开发，是一个旨在从癌症样本中制备单细胞，用于低覆盖率测序，用于拷贝数分析(CNA)的平台。它的作用和前任方法，简称为DLP，使用微流体分离细胞。在新版本中，BC癌症研究团队使用法国仪器制造商Cellenion的细胞标记技术，将这种方法移植到Takara Bio的纳米孔板上。vwin德赢ac米兰合作
DLP Plus有望在单细胞基因组测序之外还有其他应用。“我们专注于全基因组测序方法，因为有太多的科学可以做，”计算生物学家索拉博·沙阿(Sohrab Shah)说，他在UBC开发了该方法的生物信息学方面，然后将其带到他的新雇主。纪念斯隆凯特琳癌症中心．“但它应该允许全长转录组测序、ATAC-Seq(通过测序检测转座酶可达染色质)和其他类型的分析，”他说。“这是我们未来应该能够完成的事情。”
据该机构单细胞测序核心平台的研究助理Jecy Wang说，到目前为止，BC癌症研究所的研究人员已经对大约90万个细胞的数据进行了测序。“我们的目标是制造100万个细胞，”她说，但用不了多久，他们就必须设定新的目标。就在几年前，他们想对10万个细胞进行测序。“一旦你开始使用这种方法，它就会呈指数级增长，”她说。
该团队并没有试图将DLP Plus商业化，但该平台目前已被MSK、纽约基因组中心、英国弗朗西斯·克里克研究所和瑞典隆德大学采用。作为一种全基因组DNA测序方法，它填补了一个没有太多直接竞争的利基。它专注于基因组测序，而不是转录组测序，这使它有别于许多基于液滴或平板的方法，如10x Genomics的Chromium或Drop-Seq．10x曾经提供铬拷贝数检测，但在2020年底停止了该检测。其他单细胞DNA测序方法要么是靶向的，如Mission Bio的Tapestri平台，要么使用扩增，如m多重退火和环基放大(MALBAC)，或基于多重位移放大的方法，包括BioSkryb的SkrybAmp．
根据BC癌症机构基因组科学中心的仪器专家Robin Coope的说法，目前存在的DLP Plus是在一次偶然的相遇中实现的，他曾研究过这种方法及其前身。曾经是研究生的汉斯·扎恩(Hans Zahn)正在研究一项扩大DLP的拨款提案，他在库普的办公室里，看到桌上有一个Takara智能芯片，这个设备有5000多个100纳升的井孔。
“我能把这个带走吗?”他问库普。从那里，他能够在开放的纳米阱中实现相同的基于tagtaggs的、无pcr的Illumina库准备化学(以前需要微流体)。“这比DLP要容易得多，”Coope说。“这让它变得更快、更实用。”DLP Plus不仅可以进行多种分析，而且这意味着研究人员不局限于微流体所需的乳液化学。
DLP Plus项目的前实验室经理阿德里安·万(Adrian Wan)说，从那以后，优化方法就在一个叫做“精神错乱室”的实验室里进行了。他说，在那里“有太多事情要做”。最初的DLP协议需要每天在实验室工作10到12个小时，需要减少到6到8个小时，Zahn希望优化该方法以适应许多不同的实验条件。该团队还加入了由Cellenion的兄弟公司生产的Scienion S3监视器，但最终将其替换为Cellenion的CellenOne观测员．
Coope说，Cellenion仪器可以弹射低至0.5纳升的体积，具有很高的空间精度。CellenOne还可以在喷嘴中寻找细胞，确保平板上的单细胞比例更高。库普解释说:“这就像在棒球比赛中看到谁在甲板上一样。”“当你发现时，整个液体柱向下移动。它可以成像喷嘴的末端，并判断甲板上是否有单个细胞，随时准备发射。如果没有，或者有不止一个，它就把它识别出来，扔进垃圾箱。”
现在，UBC团队可以在半小时内分发大约1000个细胞，“如果一切正常的话”，库普说。通常在一个芯片上发现来自两到三个样本的细胞，每个芯片大约有3000个。
1000个细胞也是研究人员测序细胞池大小的最佳点，特别是使用Illumina HiSeq x时。随着他们转移到NovaSeq平台，这可能会发生变化，但这也有助于降低测序成本。Coope说:“如果你发现有趣的细胞，你就需要可以测序的浅池。”
不过，这种方法可能需要4天时间，包括清理和质量控制，尤其是对组织样本。它也适用于固定样本，尽管王说这是一个他们仍在优化的新应用。不出所料，数据质量取决于进入观察器的单元格质量。“它必须是好的，”王说。“我们正在更好地理解如何可靠地制造细胞制剂。”
DLP Plus自带生物信息学软件包。除了拷贝数分析，它还允许分析重新排列断点，帮助构建系统发育树，并包括数据可视化应用程序。Wan建议任何对DLP Plus感兴趣的人使用定制数据包。”总而言之，测序数据就是测序数据，但这可能没有意义，因为我们的管道是针对我们正在研究的东西的，”他说。
“T通常情况下，我们可以以0.1倍的覆盖率解决500kb的事件，并读取200万次，”Shah说。“显然，随着测序深度的增加，回报会递减，但我们已经对一些文库进行了高达0.5倍或稍高的测序。”
每个单元格的成本大约是$。试剂30美元，约合美元。70美元，包括实验室技术劳动力和机器的使用，但Wan指出，这是在2019年进行的计算。
目前，DLP Plus的主要应用领域是癌症基因组学。“我们是一个乳腺癌实验室，”王说。“一切都是基于乳腺组织、乳腺肿瘤和细胞系进行优化的。”但与合作者合作也需要优化其他样本的方法，如结直肠肿瘤、输卵管和卵巢肿瘤。实验室甚至已经运行拟南芥植物样本研究人员。
DLP Plus社区，包括Shah、Wang和Sam Aparicio，他在BC癌症中心管理单细胞核心，已经发表了一篇基于该平台获得的数据的克隆适应度的论文。今年6月,自然发表了他们基于42000个单细胞基因组的多克隆种群的时间序列分析。
他们他们在论文中写道，TP53突变“改变了适应度格局，在与不同cna相关的大量克隆上重复分布适应度”。在三阴性乳腺癌患者来源的异种移植(PDX)模型中，他们能够“准确预测实验强化的克隆竞争动态”，并且“在三个长期连续传代的TNBC PDX中进行药物治疗，导致在未治疗的环境中从低适应度系统发育谱系中出现顺铂耐药克隆。”
Shah说，这种方法可以通过使用系统发育学来改变研究癌症进化的方式。他说:“它可以为我们测量和模拟个体克隆的进化提供一个基本的支柱。”
DLP Plus也可以应用于传染病的进化研究。沙阿说:“我们可以看到它在追踪COVID-19的疾病变异方面有多么强大。”“同样的原则也适用:如果我们能够追踪患者的克隆进化，我们就可以将注意力集中在可能导致治疗耐药性的系统发育分支上。”然后可以改变治疗方法，使已扩张的克隆体不再受青睐。
“这是一个非常具有前瞻性的观点，”他指出。“目前这些都还不到位，但这是我们想要达到的目标。”
的出版描述DLP Plus出现在细胞在2019年11月，也就是COVID-19大流行开始前几个月，所以让人们在这个平台上接受培训非常困难。UBC团队喜欢招人进来，因为他们知道自己的内部设置是有效的。在过去的3、4年里，他们每年举办一次DLP和DLP Plus培训，但由于新冠肺炎疫情，他们不得不通过视频电话对纽约基因组中心的研究人员进行培训。
尽管面临挑战，团队仍在继续前进。”看到其他地方也想采用我们的方法，这让人很有成就感。”