為了跟蹤免疫系統(tǒng)激活后的抗體生成情況，研究人員對攜帶抗體生產(chǎn)指令的mRNA進(jìn)行了測序分析。“近年來測序技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，測序速度顯著加快，測序成本大幅下降。然而目前的測序方法并不適合分析抗體RNA,”領(lǐng)導(dǎo)這項研究的Sai Reddy教授解釋道。機(jī)體產(chǎn)生的抗體種類非常多，測序抗體RNA需要很高的靈敏性和準(zhǔn)確性。
Reddy及其同事創(chuàng)建了一個使用基因條碼的控制系統(tǒng)，對RNA測序進(jìn)行補(bǔ)充和完善。這個系統(tǒng)與計算機(jī)分析結(jié)合起來，大大提升了RNA測序的性，消除了人為引入突變和RNA分子相對濃度的干擾。“通過這種方式我們能夠去除超過98%的測序錯誤，”Reddy實驗室的博士后Tarik Khan說。
研究人員將自己開發(fā)的體系命名為分子擴(kuò)增指紋（MAF）。他們在PCR擴(kuò)增之前給每個RNA分子隨機(jī)打上*的“條碼”。他們還在擴(kuò)增過程中添加另一種條碼，以記錄PCR擴(kuò)增的偏好。計算機(jī)分析可以通過這些條碼將原始抗體RNA與測序中發(fā)生突變的分子區(qū)分開，還能夠確定抗體RNA原本所占的比例。
這項研究為人們展示的抗體測序方法，適合多種免疫學(xué)研究。Reddy正在與多家制藥公司合作，把這一方法用于抗體藥物和疫苗的開發(fā)。“我們的技術(shù)可以反映HIV感染者體內(nèi)的免疫應(yīng)答過程，”Reddy教授指出。“過去人們只能發(fā)現(xiàn)免疫應(yīng)答中豐度較高的抗體，測序可以準(zhǔn)確快速的鑒定那些罕見抗體。”蛋白質(zhì)分析需要抗體達(dá)到較高的濃度，無法檢測疾病早期產(chǎn)生的少量抗體分子。這項研究中的測序方法有望幫助人們盡早診斷出癌癥和自身免疫疾病。
新一代測序技術(shù)在爆炸式發(fā)展的同時，也衍生出許多其他技術(shù)創(chuàng)新。RNA深度測序（RNA-Seq）就是其中之一，這項技術(shù)使我們對細(xì)胞發(fā)育及其調(diào)控機(jī)制的理解，達(dá)到了的深度和廣度。那么RNA測序究竟可不可靠呢？
由美國FDA牽頭的測序質(zhì)量控制（SEQC）項目對RNA測序的準(zhǔn)確性、可重現(xiàn)性和信息含量進(jìn)行了綜合性評估。其初步調(diào)查結(jié)果發(fā)表在2014年09月的Nature Biotechnology雜志上，石樂明教授是這篇文章的通訊作者之一。研究人員用RNA參照樣本在多個實驗室的Illumina HiSeq、Life Technologies SOLiD、Roche 454平臺上進(jìn)行檢測，主要評估RNA測序在接頭區(qū)域和差異性表達(dá)譜中的表現(xiàn)，并將其與芯片和定量PCR（qPCR）進(jìn)行比較。研究表明，數(shù)據(jù)分析的算法會對RNA測序產(chǎn)生很大影響，不同算法生成的轉(zhuǎn)錄本數(shù)據(jù)存在很大差異。
浙江大學(xué)和哈佛大學(xué)的研究人員在Cell Reports雜志上發(fā)表了一項單細(xì)胞mRNA-seq研究。基因表達(dá)變異是小鼠胚胎干細(xì)胞（ESC）的一個重要特征，但人們一直不清楚這背后的具體原因。研究人員通過分析小鼠胚胎干細(xì)胞發(fā)現(xiàn)，這些細(xì)胞表現(xiàn)出的異質(zhì)性是血清培養(yǎng)造成的。他們在其中鑒定了高度變異的基因簇，以及*的染色質(zhì)狀態(tài)。研究顯示，雙價基因（bivalent gene）更容易出現(xiàn)表達(dá)變異。進(jìn)一步研究表明，無血清培養(yǎng)可以減少小鼠ESC的異質(zhì)性和轉(zhuǎn)錄組變異。這意味著，細(xì)胞內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)變異大多是細(xì)胞外的培養(yǎng)環(huán)境造成的。
在生物學(xué)中，位置信息是很重要的。mRNA是活躍基因的功能性拷貝，它們在活組織中的定位，往往與細(xì)胞和組織的生長發(fā)育調(diào)控有關(guān)。以往人們要磨碎細(xì)胞才能同時分析多個mRNA，但這樣就無法了解mRNA在細(xì)胞中的定位。哈佛醫(yī)學(xué)院Wyss研究所的科學(xué)家們解決了這個問題。George M Church和Je Hyuk Lee領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊開發(fā)了熒光原位RNA測序（FISSEQ）技術(shù)，該技術(shù)可以在固定的細(xì)胞和組織中，獲得全基因組范圍的基因表達(dá)圖譜。
 
 
參考文獻(xiàn)：
Tarik A. Khan, Simon Friedensohn,, Hans-Joachim Ruscheweyh, Sai T. Reddy. Accurate and predictive antibody
 repertoire profiling by molecular amplification fingerprinting.Science Advances. 11 Mar 2016. Vol. 2, No. 3,
 e1501371. Doi:10.1126/sciadv.1501371