导读：研究人员基于微流控技术，建立了一套可以在单细胞中同时检测蛋白质和mRNA的方法。这一方法打破了传统研究中利用群体细胞样本进行分析而导致的实验中mRNA数据和蛋白质数据相关性弱的问题，以及因此产生的对一些特殊代谢机制难以准确分析评估的困难。该方法不仅揭示了这两类重要生物分子之间的相关性，也为在转录和翻译水平研究基因调控机制提供了更多的可能性。
随着研究的不断深入科学家们发现细胞内部的复杂程度和细胞间异质性远远高于人们之前的认知，因此需要一种方法能够更加全面地理解细胞中复杂的分子网络。一直以来，在单细胞水平实现protein-mRNA的共检都存在着一些挑战，例如现有的蛋白或mRNA检测方法几乎都无法相互兼容；而从单细胞中获得的低样本量则要求检测方法需要具备很高的灵敏度等问题。
《Nature》子刊《Scientific Reports》近期刊登了一项题为“Single-cell protein-mRNA correlation analysis enabled by multiplexeddual-analyte codetection”的研究成果，该研究通过两条不同的寡核苷酸链标记抗体与蛋白结合，并进行后续的寡核苷酸延伸反应（Oligo Extension Reaction, OER）将蛋白质水平转化为DNA水平[Ref 1]，进一步结合用于mRNA检测的逆转录方法，实现了在单细胞水平对protein和mRNA的共检（Fig 1A & 1B），其中两个流程的前3步是在相同反应体系(利用同一个单细胞样本)中完成的，通过Fluidigm公司的C1单细胞自动制备系统结合微流控芯片，快速、准确地实现了单细胞的捕获和体系制备(Fig 1C)，后续通过Biomark HD系统完成qPCR反应，实现对产物的定量分析[Ref1、2]。
Fig 1. (A) Schematic representation of the proteindetection procedure. (B) Schematic representation of the mRNA detectionprocedure. (C) C1 chambers used for cell capture (labeled as “0”) and reactionsteps 1–3.
该研究对A549, SKBR3和K562三个细胞系共220个单细胞中的84种蛋白和40种mRNA进行了检测，其中31组protein-mRNA是成对的基因产物。PCA(principal component analysis)分析数据显示出明显3个不同的细胞系分布(Fig 2)：
Fig 2. Principal componentanalysis (PCA) of A549, SKBR3 and K562 single cells based on either protein levels(A), mRNA levels (B), or both protein and mRNA (C) of 31 genes.
为进一步阐明蛋白和RNA之间的相关性，研究人员利用VPA(violin plot analysis) 方法对比分析了74个A549单细胞中的31 组蛋白和mRNA的表达情况。结果表明，尽管部分基因如CAT、 CDH1、CTSB、MKI67等表现出了相似的蛋白质和mRNAs分布模式，但是其中5个基因(如CDH1, CXCL8)的蛋白出现双峰表达模式，而11个基因(如BRAF, BRCA1, CASP3)的mRNA表达出现双峰模式(Fig 3)：
Fig 3. Violinplot analysis comparing the levels and distributions of 31 proteins and mRNAsin A549 single cells.
研究人员继而利用scatter plot analysis方法对不同细胞亚群中单个基因的蛋白和mRNA表达进行分析发现，即使是同一基因在不同的细胞亚群间也会呈现出不同程度的相关性，而根据protein-mRNA的表达谱，可将细胞细分为多个亚群。例如在整体细胞群中，CCNB1 protein-mRNA间的相关系数(R)值为0.2884 (Fig 1A)，而在蓝色标注的特定细胞亚群中R值则高至0.835 (Fig 4B)；有意思的是，在这群细胞中CCNB1蛋白与CCNB2蛋白的表达具有高度正相关性(Fig 4C)，而与CCNE1蛋白表达具有高度负相关性(Fig 4D)。
Fig 4. Correlation analysis of proteins and mRNAs in A549 singlecells.
研究意义
通过这一方法可以对单细胞层面上蛋白和RNA的表达水平进行精细的检测分析，并准确评估同一细胞内二者间的相关性，特别是针对传统方法下一些很容易被掩盖或忽视的弱表达转录子和蛋白；利用该方法可以获得更为全面的信息，并对复杂细胞群体、代谢机制以及广泛存在的细胞异质性进行更加深入细致的分析。例如在针对T细胞的研究中，一方面可以通过C1系统对TCR进行全转录组序列分析，在获取T细胞克隆亚群表型信息的同时，还可以地检测不同T细胞亚群中有哪些特异性表达的蛋白，从而有针对性地激活个体内的免疫反应，为个性化诊疗提供理论数据基础。
该项成果必将成为免疫、肿瘤、重大疾病诊疗等领域研究中更为有效的工具方法。
Reference：
1.Gong, H. et al. Single-cell protein-mRNA correlationanalysis enabled by multiplexed dual- analyte co-detection. Sci Rep.7, 2776 (2017)
2.Genshaft, A. S. et al. Multiplexed, targetedprofiling of single-cell proteomes and transcriptomes in a single reaction. Genome Biol 17, 188 (2016)
