近期，Nature Methods發(fā)表了數(shù)篇關(guān)于大規(guī)模單細(xì)胞測序儀相關(guān)文章，包括文庫制備、測序方法、分析方法等，這里介紹其中的幾篇。
第一篇：Scalable whole-genome single-cell library preparation without preamplification
文章介紹了直接文庫準(zhǔn)備（DLP）方法，一種穩(wěn)定、可擴展、高保真的方法。用納升體積的轉(zhuǎn)位反應(yīng)制備單細(xì)胞全基因組文庫，不需要預(yù)擴增。文章檢測了782個細(xì)胞，結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，低深度測序顯示出更大的均一覆蓋度和更可靠的拷貝數(shù)變化。
第二篇：Effective detection of variation in single-cell transcriptomes using MATQ-seq
文章報道了一種高靈敏度的單細(xì)胞測序儀總RNA定量測序方法，即利用多重退火和基于dC尾定量的單細(xì)胞RNA測序方法（MATQ-seq）。文章用該方法獲得了單細(xì)胞測序儀全轉(zhuǎn)錄組之間真正的生物學(xué)變異。
第三篇：Sequencing thousands of single-cell genomes with combinatorial indexing
文章提出了單細(xì)胞測序儀胞組合標(biāo)引測序方法（SCI-seq），同時產(chǎn)生成千上萬個單細(xì)胞文庫，檢測體細(xì)胞拷貝數(shù)變異。文章構(gòu)建了16698個單細(xì)胞文庫，包括培養(yǎng)細(xì)胞系、靈長類前額皮質(zhì)組織和兩個人類腺癌組織，并詳細(xì)分析了胰腺腫瘤亞克隆變異。
第四篇：Single-cell mRNA quantification and differential analysis with Census
本文作者將人口普查算法引入RNA-seq數(shù)據(jù)分析，將相對RNA-seq表達(dá)水平轉(zhuǎn)換為相對轉(zhuǎn)錄量，而不需要加標(biāo)對照。該方法能顯著提高精確度。
第五篇：Massively multiplex single-cell Hi-C
該篇文章針對染色體高級結(jié)構(gòu)，提出了基于多重標(biāo)引的單細(xì)胞測序儀Hi-C技術(shù)。
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