單細胞分析可以研究細胞群內的細胞變異,是深入瞭解腫瘤異質性與疾病藥物開發的關鍵方法,而成功的單細胞基因組分析起始於合適的全基因組擴增 (WGA) 步驟,再搭配優化的定序方法和生物資訊分析來執行。

 

Ampli1 WGA是市面上唯一「非隨機」全基因組擴增方法

 

  • 原理
    • Ampli1 WGA採單一高特異性引子進行PCR,確保兩個等位基因平均擴增。
  • 特點
    • 平均且穩健的擴增技術,適合應用單細胞與少量細胞分析流程。
    • 和其它擴增技術相比,提供更強大且高再現性的擴增效率。
    • 等位基因丟失率 (ADO) 最低,不再錯過重要的遺傳數據。

 

▲ 特定限制酶切位搭配單一引子進行PCR擴增,達到穩定且高再現性的擴增效果。

 

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等位基因丟失率低

  • 大多數WGA方法採隨機擴增,容易造成兩個等位基因不平均放大,導致ADO比例高。
  • Ampli1™ WGA特殊的設計原理可以提供穩定的擴增效率,減少放大不平衡的情況並降低ADO發生機率。

 

 

適用活細胞與固定細胞的強大擴增能力

  • 產品適用性高,不需針對不同樣品購買不同試劑盒。
  • 和其它WGA方法相比,Ampli1™ WGA擴增後在新鮮細胞與固定細胞的系統雜訊 (DLR) 都較低,對於後續進行拷貝數變異可取得更高解析度的分析結果。

 

與市面上八種WGA試劑盒進行多面向的擴增效率評估


2022年發表於International Journal of Molecular Sciences的文獻。

作者取已知的單一克隆細胞,利用八組不同品牌的WGA 試劑盒進行擴增,每組擴增 25 個單顆細胞,最後再通過 STR 評估 WGA 的擴增效果。

STR 對於重複單元的擴增錯誤非常敏感,可利用異型合子表現豐富的位點來評估 WGA 試劑盒的均勻擴增效果。

文章指出,使用 Ampli1 進行全基因組擴增可以最平均擴增等位基因且細胞間的再現性最高,是單細胞基因組異型合子比較分析的最佳選擇。

 

 

 實驗結果


Positive control (文中未提及,應未經擴增)

◌    取群細胞 Bulk作為控制組,與單細胞擴增結果作比較。

1)  單一細胞擴增覆蓋

    • 每個點代表一個單細胞的擴增結果,位置越高表示單顆細胞被擴增的位點越多。
    • 結果顯示Ampli1大部分的擴增結果落在較高的區域。

 

 

2)  異型合子等位基因平均擴增

    • 趨近0.5表示完美平衡擴增結果,趨近0/1標示不均勻擴增。
    • 結果顯示Ampli1大部分的擴增結果集中在0.5附近,僅次於群細胞的擴增結果。

 

 

3)  擴增結果的再現性

    • 觀察在2~5個單細胞 (x-axis)中,重複擴增成功的位點 (y-axis)。
    • 結果顯示Ampli1擴增的再現性遠高於其它品牌。

 

 

4)  擴增噪值

    • 噪值分佈位置越低越好。
    • 結果顯示在Ampli1、Malbac和PicoPlex觀察到較多雜訊,作者歸納原因來自擴增原理的差異: MDA試劑盒相使用的Phi29 DNA準確性較高且反應溫度較低,產生雜訊的機率較少。

 

5)  成功率

    • STR圖譜比較reference基因組,評估擴增成功率,位置越高表示成功率越高。
    • 結果顯示Ampli1大部分的擴增結果落在較高的區域。

 

 

作者結論

全基因組擴增是單細胞研究的重要因素,作者比較八種市售WGA試劑盒,測量大量基因座與等位基因,觀察到Ampli1是最能平均放大等位基因的產品。
雖然從這次和過去的WGA比較可以發現目前並沒有萬能的WGA產品,但考量整體成功率與一致性,作者選擇Ampli1作為STR平台最合適的擴增試劑盒。

 

 

參考文獻

1.    Binder, V. (2014). A New Workflow for Whole-Genome Sequencing of Single Human Cells. Human Mutation, 35(10), 1260–1270.
  https://doi.org/10.1002/humu.22625

2.    Huang, L. (2015). Single-Cell Whole-Genome Amplification and Sequencing: Methodology and Applications. Annual Review of Genomics and Human Genetics, 16(1), 79–102.
  https://doi.org/10.1146/annurev-genom-090413-025352

3.    Babayan, A. (2016). Comparative study of whole genome amplification and next generation sequencing performance of single cancer cells. Oncotarget, 8(34), 56066–56080.
  https://doi.org/10.18632/oncotarget.10701

4.    Borgström, E. (2017). Comparison of whole genome amplification techniques for human single cell exome sequencing. PLOS ONE, 12(2), e0171566.
  https://doi.org/10.1371/journal.pone.0171566

5.    Normand, E. A. (2016). Comparison of three whole genome amplification methods for detection of genomic aberrations in single cells. Prenatal Diagnosis, 36(9), 823–830.
  https://doi.org/10.1002/pd.4866

6.    Raz, O. (2022). Whole-Genome Amplification—Surveying Yield, Reproducibility, and Heterozygous Balance, Reported by STR-Targeting MIPs. International Journal of
  Molecular Sciences, 23(11), 6161.
  https://doi.org/10.3390/ijms23116161