single nuclei RNA-seq analysis: The major advantages and differences

Single-nuclei RNA-seq (snRNA-seq)은 single-cell transcriptomics의 다른 방법중 하나인데, cell대신에 nucleus를 capture해서 sequencing 하는 방법이다. 일반적으로 많이 하는 scRNA-seq과 비교했을때, 장단점은 아래와 같다.

장점

• sample preparation과정에서 cell이 온전하지 않아도 됨. 특히, dissociation과정.
  nuclei 만 온전한 상태로 뽑아내면 되기 때문에 dissoiciation이 불가능하거나 후처리 안되는 case의 cell type이나 tissue, sample에 적합함.
• flexibility

단점

• 주로cytoplasm에 존재하는 transcript의 손실이 있을 수 있음
  nuclear localization이 적은 유전자들에 의한 biological signal들은 놓칠 가능성이 있음.

neurobiology에서는 (cell 모양에 의한 영향 + 다른 세포들과 연결되고 신호를 주고받아야 살아가는 특성) 때문에 온전하게 단일 세포로 떨어진 cell을 얻기 힘들어 scRNA-seq(viability가 떨어짐)보다는 snRNA-seq을 선호하는 경향이 있는듯 하다.(온전히 나의 생각)

snRNA-seq data를 분석하는 방법은 scRNA-seq과 거의 유사하다. 가장 큰 차이는 count matrix를 만들때, intronic region을 포함시킨다는것! (unspliced transcripts) 나머지 분석 과정으론 잃어버린 cytoplasmic transcipts를 설명하기 위한 약간의 minor adjustments이 필요하다.

CellRanger part

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거의 똑같다. 앞에서 이야기 했듯이. intron region을 포함시켜서 matrix만드는게 포인트!

scRNA-seq cellranger 돌리는 내용은 여기: 기초적인 10X scRNAseq data 분석 방법 참고.

또는 10X genomics cellranger tutorial¹ 참고.

code

--transcriptome랑 --include-introns 이 옵션이 좀 다르다

cellranger count --id=$id \
                 --transcriptome=$reference_dir \
                 --fastqs=$input_dir \
                 --sample=$fastq \
                 --include-introns
                 --nosecondary

Reference

• Bioconductor: Chap19. Single-nuclei RNA-seq processing
• https://bioconductor.org/books/3.14/OSCA.advanced/single-nuclei-rna-seq-processing.html#introduction

1. Single-Library Analysis with cellranger count ↩