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Systematic comparison of single-cell and single-nucleus RNA-sequencing methods.
Nature Biotechnology ( IF 33.1 ) Pub Date : 2020-04-06 , DOI: 10.1038/s41587-020-0465-8 Jiarui Ding 1 , Xian Adiconis 1 , Sean K Simmons 1 , Monika S Kowalczyk 1 , Cynthia C Hession 1 , Nemanja D Marjanovic 1 , Travis K Hughes 1, 2, 3, 4 , Marc H Wadsworth 1, 2, 3, 4 , Tyler Burks 1 , Lan T Nguyen 1 , John Y H Kwon 1 , Boaz Barak 5 , William Ge 1 , Amanda J Kedaigle 1 , Shaina Carroll 1, 2, 3, 4 , Shuqiang Li 1 , Nir Hacohen 1, 6 , Orit Rozenblatt-Rosen 1 , Alex K Shalek 1, 2, 3, 4 , Alexandra-Chloé Villani 1, 6, 7 , Aviv Regev 1, 4, 8 , Joshua Z Levin 1
Nature Biotechnology ( IF 33.1 ) Pub Date : 2020-04-06 , DOI: 10.1038/s41587-020-0465-8 Jiarui Ding 1 , Xian Adiconis 1 , Sean K Simmons 1 , Monika S Kowalczyk 1 , Cynthia C Hession 1 , Nemanja D Marjanovic 1 , Travis K Hughes 1, 2, 3, 4 , Marc H Wadsworth 1, 2, 3, 4 , Tyler Burks 1 , Lan T Nguyen 1 , John Y H Kwon 1 , Boaz Barak 5 , William Ge 1 , Amanda J Kedaigle 1 , Shaina Carroll 1, 2, 3, 4 , Shuqiang Li 1 , Nir Hacohen 1, 6 , Orit Rozenblatt-Rosen 1 , Alex K Shalek 1, 2, 3, 4 , Alexandra-Chloé Villani 1, 6, 7 , Aviv Regev 1, 4, 8 , Joshua Z Levin 1
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The scale and capabilities of single-cell RNA-sequencing methods have expanded rapidly in recent years, enabling major discoveries and large-scale cell mapping efforts. However, these methods have not been systematically and comprehensively benchmarked. Here, we directly compare seven methods for single-cell and/or single-nucleus profiling-selecting representative methods based on their usage and our expertise and resources to prepare libraries-including two low-throughput and five high-throughput methods. We tested the methods on three types of samples: cell lines, peripheral blood mononuclear cells and brain tissue, generating 36 libraries in six separate experiments in a single center. To directly compare the methods and avoid processing differences introduced by the existing pipelines, we developed scumi, a flexible computational pipeline that can be used with any single-cell RNA-sequencing method. We evaluated the methods for both basic performance, such as the structure and alignment of reads, sensitivity and extent of multiplets, and for their ability to recover known biological information in the samples.
中文翻译：
单细胞和单核 RNA 测序方法的系统比较。
近年来，单细胞 RNA 测序方法的规模和能力迅速扩大，促成了重大发现和大规模细胞绘图工作。然而，这些方法尚未得到系统、全面的基准测试。在这里，我们直接比较了单细胞和/或单核分析的七种方法——根据它们的用途以及我们的专业知识和资源来选择代表性方法来制备文库——包括两种低通量方法和五种高通量方法。我们在三种类型的样本上测试了这些方法：细胞系、外周血单核细胞和脑组织，在一个中心的六个独立实验中生成了 36 个文库。为了直接比较这些方法并避免现有流程引入的处理差异，我们开发了 scumi，这是一种灵活的计算流程，可与任何单细胞 RNA 测序方法一起使用。我们评估了这些方法的基本性能，例如读数的结构和比对、多重峰的灵敏度和范围，以及它们恢复样品中已知生物信息的能力。
更新日期：2020-04-24
中文翻译：
单细胞和单核 RNA 测序方法的系统比较。
近年来，单细胞 RNA 测序方法的规模和能力迅速扩大，促成了重大发现和大规模细胞绘图工作。然而，这些方法尚未得到系统、全面的基准测试。在这里，我们直接比较了单细胞和/或单核分析的七种方法——根据它们的用途以及我们的专业知识和资源来选择代表性方法来制备文库——包括两种低通量方法和五种高通量方法。我们在三种类型的样本上测试了这些方法：细胞系、外周血单核细胞和脑组织，在一个中心的六个独立实验中生成了 36 个文库。为了直接比较这些方法并避免现有流程引入的处理差异，我们开发了 scumi，这是一种灵活的计算流程，可与任何单细胞 RNA 测序方法一起使用。我们评估了这些方法的基本性能，例如读数的结构和比对、多重峰的灵敏度和范围，以及它们恢复样品中已知生物信息的能力。
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