單細胞測序已成為生物醫學領域的關鍵共性技術。然而，由于缺乏高效的手段降低“假單細胞率”，主流微流控平臺的單通道細胞通量通常在1萬細胞以下，空載率達到90%以上，且成本高昂，限制了對數百萬個細胞或上千例樣本的人群隊列進行大規模研究。

　　近日，中國科學院北京基因組研究所（國家生物信息中心）蔣嵐研究組基于組合標記技術路線改造優化主流微流控平臺，開發了新型單細胞轉錄組測序技術FIPRESCI，使細胞通量比現有技術提高十倍以上，大幅降低成本。該成果以“FIPRESCI: droplet microfluidics based combinatorial indexing for massive-scale 5′-end single-cell RNA sequencing”為題在Genome Biology 期刊發表。

　　研究團隊使用FPERSCI對人和小鼠細胞系混合物測序，獲取了8000多個高質量的細胞，其中99.8%的細胞都能明確來源，表明FIPERSCI具有很低的假單細胞率。隨后，為了驗證新技術對不同組織的兼容度，使用FIPERSCI對小鼠整個E10.5胚胎的細胞進行細胞核測序，在10X Genomics 單通道中獲取了超過10萬細胞核的數據。注釋結果顯示，細胞類型的成分與已發表的參考數據相似。此外，FIPERSCI數據還可用于鑒定細胞類型和發育階段特異的調控元件（啟動子和增強子）使用偏好，發現了著名基因Rbfox2在抑制性神經元發育過程中使用不同的啟動子的動態變化。

　　進一步，研究者使用FIPERSCI對來自不同癌癥病人及健康人外周血中的T細胞進行單細胞RNA和TCR雙組學測序。數據顯示相較于健康人，癌癥病人外周血中T細胞在細胞亞群組分、基因表達、TCR克隆等多個層面存在顯著差異。基于小樣本量的數據建模，已經足以區分癌癥病人和健康人，提示低成本的FIPERSCI技術具備基于免疫細胞信息應用于癌癥液體活檢及早篩方面的潛力。

　　綜上所述，新型單細胞測序技術突破現有技術的設計局限，大幅提高了效率并降低了成本，適用于單細胞轉錄組和調控元件活性、免疫受體序列等多模態分析，可有力支撐跨器官水平的大規模參考細胞圖譜研究、跨時間和空間的器官發育研究等，針對大規模健康人和疾病（例如癌癥，自身免疫，新冠等）的隊列細胞圖譜研究，高通量CRISPR基因編輯和藥物篩選的單細胞分子表型刻畫研究等。

　　上述工作由中國科學院北京基因組研究所（國家生物信息中心）完成，蔣嵐研究員為通訊作者。蔣嵐研究組博士研究生李蕓、黃正和方向東研究組張昭軍副研究員為文章的并列第一作者，博士研究生王棄非貢獻了跨模態預測的深度學習模型，解放軍總醫院王淑芳和李峰先收集處理了臨床樣本。中國科學院北京基因組研究所（國家生物信息中心）方向東研究員，北京大學腫瘤醫院季鑫教授，北京大學國際癌癥研究院舒紹坤研究員提供了重要幫助。該項工作獲得了中國科學院先導專項、中科院全球共性挑戰專項項目、科技部重點研發計劃、國家自然科學基金委等項目的大力資助。

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FIPRESCI 實驗流程圖