去年，Broad研究人员描述了一种叫做sNuc-Seq的单核RNA测序方法。该系统使研究人员能够研究难以分离的细胞类型以及来自存档组织的细胞的基因表达谱。现在，广泛领导的团队已经克服了sNuc-Seq广泛使用的关键障碍：规模。

在Nature Methods上发表的论文中，博士后研究员Naomi Habib，Inbal Avraham-Davidi和Anindita Basu;核心研究所成员冯章和Aviv Regev;他们的同事揭示了DroNc-Seq，一种单细胞表达谱分析技术，将sNuc-Seq与微流体合并，允许在结构复杂的组织中大规模平行测量基因表达。

研究人员过去一直在努力研究单细胞水平的复杂组织(如大脑)中的神经元和其他细胞的表达。这是因为分离细胞的程序影响了它们的RNA含量，并且并不总是准确地捕获样品中存在的细胞类型的真实比例。而且，这些程序对冷冻存档组织不起作用。sNuc-Seq通过使用从细胞中提取的单个核作为起点来绕过这些问题。

然而，sNuc-Seq是一种低通量技术，使用96孔或384孔板收集和运行样品。为了将方法扩展到所需的水平，以便一次有效地研究数千个细胞核，研究小组转向微流体学。他们的灵感来自：Drop-Seq，一种单细胞RNA-seq(scRNAseq)技术，将单个细胞与DNA条形码珠子一起封装在微滴中，从而大大加速表达谱分析实验并降低成本。

为了测试新方法的准确性和速度，该团队使用小鼠细胞系和小鼠脑组织成功地针对Drop-Seq，sNuc-Seq和其他低通量scRNAseq方法对DroNc-Seq进行了基准测试。他们还将其应用于基因组织表达(GTEx)项目收集的人脑组织，发现它们可以a)识别神经元，神经胶质细胞和大脑中其他细胞类型(包括罕见类型)特有的表达特征，以及b)区分密切相关的细胞亚型。

DroNc-Seq的稳健性和准确性表明它可以作为人类细胞图谱和其他基于scRNAseq的努力的一部分技术稳定性的有价值的补充。