为了确保目前密集研究的重点是单细胞RNA测序利用尽可能好的方法，一个国际集团已经对13种不同的方法进行了基准测试。
图像学分：NoBeastsofierce/Shutterstock.com
该小组由西班牙国家分析中心(CNAG-CRG)的Holger Heyn领导，发现由RIKEN生物系统动力学研究中心的一个小组开发的Quartz-seq2方法是对单细胞RNA进行测序的最佳方法。 该研究发表在<自然生物技术>上..
该小组之所以开始这一项目，是因为人们担心，过去对基因组分析所用方法缺乏基准，在这一过程的后期会出现问题，因为不同的小组使用的方法标准不同，结果也不同。 考虑到这一点，一些致力于单细胞RNA分析的小组聚集在一起，评估不同的方法，以确保有良好的重现性。
单细胞DNA测序被视为基因组研究的下一个主要项目。 最初，以人类基因组计划为例的基因组研究试图确定在任何生物体中所有细胞中发现的DNA序列。
但使事情变得复杂的是，虽然生物体中的细胞具有相同的DNA代码，但实际上细胞都是表型不同的，因为不同的基因是基于表观遗传因素表达或不表达的。 在被称为启动子和增强子的遗传区域的表达上存在巨大的差异，它们不直接编码蛋白质，而是作用于其他遗传区域..
了解单个细胞的遗传构成将使人们能够确定单个细胞在癌症等条件下的差异以及细胞在发育过程中的变化。 目前，参与人类细胞图谱的研究人员正在努力开发一个不同细胞类型基因表达的综合图谱。
为了进行比较，该小组使用13种方法分析了一组大约3,000个细胞，以满足四个条件：它包括多种细胞类型，其中一些细胞非常相似，只有基因表达的细微差异，细胞有可追踪的标记，它们包括来自不同物种的细胞。 细胞多为人外周血细胞和小鼠结肠细胞，还包括一小套狗细胞..
这些方法是根据它们如何精确地检测细胞轮廓和标记表达来评估的。 该小组使用六个关键指标对这些方法进行了评估：基因检测、转录信号的总体表达水平、聚类精度、分类概率、整合后的聚类精度和混合性。
选择这些指标来比较这些方法的准确性、对各种细胞类型的适用性、区分密切相关的细胞类型的能力、产生可复制轮廓的能力、检测群体标记的能力、与其他方法的兼容性以及对细胞映射具有良好的预测价值。
因此，他们发现由日本RIKEN的研究人员开发的Quartz-seq2方法特别准确，在基准上得分最高。 开发该方法的小组组长Itoshi Nikaido说，“我们很高兴我们的方法被选为总体上最好的方法，并计划进一步改进它，以便我们能够在人类地图集项目等项目中取得最佳成果。
这些协议显示出深刻的性能差异，我们希望我们的工作有助于制定标准和准则，以便为人类细胞图谱和更广泛的单细胞社区制作高质量的数据集。
Holger Heyn，西班牙全国基因分析中心