Summary

분자 특성 조합 단일 셀 접근 및 인간의 줄기 및 조상 인구 Immunophenotypic이

Published: October 25, 2018
doi:

Summary

대량 유전자 식 측정 클라우드 개별 셀 차이 이종 세포 인구에서. 여기, 우리는 프로토콜 설명 어떻게 단일 셀 유전자 표정 분석 및 인덱스에 대 한 분류로 개화 활성화 셀 정렬 (FACS)이 윤곽을 그리 다 결합 될 수 있다 및 immunophenotypically 특성 분자로 뚜렷한 세포 인구.

Abstract

Immunophenotypic 특성 및 분자 분석이 윤곽을 그리 다 뚜렷한 세포 인구를 정의 하 오랫동안 사용 되어 왔습니다. 그러나 FACS은 본질적으로 단일 세포 분석 실험, 분자 분석 하기 전에, 대상 셀은 종종 prospectively 절연 되어 대량, 따라서 단일 셀 해상도 잃고. 단일 셀 유전자 표정 분석 이종 세포 인구에 있는 개별 셀 사이의 분자 차이 이해 하는 수단을 제공 합니다. 대량 세포 분석에서 고유한 셀 형식의 overrepresentation 생물 학적 중요성으로 편견 및 희소 한 세포에서 신호 않기에 결과. FACS 인덱스 정렬 단일 셀 유전자 표정 분석을 결합 하 여 인구 조사 수 단일 셀 해상도의 손실 없이 중간 세포 표면 마커 식 세포 또한 점령 하 고, 하는 동안 평가 활성화 연속 표면 마커 식의 관련성입니다. 여기, 우리는 단일 셀 반전 녹음 방송 결합 하는 접근 방식을 설명 정량 PCR (RT-정량) 및 FACS 색인 동시에 분자의 특성을 정렬 하 고 셀 인구 내의 immunophenotypic이.

단일 셀 RNA 시퀀싱 방법, 달리 특정 대상 증폭 정량 Pcr 사용 하 여 동안 수 있습니다 적은 낙후, 낮은 풍부 성적표의 강력한 측정 셀 변화에 읽기에 관련 된 문제에 의해 혼동 하지는 깊이입니다. 또한,에 의해 직접 인덱스 정렬 단일-세포 세포의 용 해로,이 방법은 버퍼 수 있게 cDNA 합성 및 특정 대상 사전 증폭 세포 표면 분자 서명 이후에 파생된의 상관 관계 뿐만 아니라 한 단계에서 수행할 수 표식 식입니다. 기술된 접근, 조 혈 단일 세포를 조사 하지만 또한 다른 세포 유형에 성공적으로 사용 되었습니다 개발 되었습니다.

끝으로, 여기에 설명 된 접근 분자로 별개 부분 모집단의 후속 예비 격리 프로토콜을 개발 하 패널에 대 한 가능성과 함께 미리 선택 된 유전자의 mRNA 표현의 중요 한 측정에 대 한 수 있습니다.

Introduction

각 개별 혈액 세포 어디 줄기 세포 형성 결국 말기 특정 들고 최종 효과 기 세포로 분화 하는 점점 더 최선을 다하고 중간 창시자의 시리즈 위에 정점 세포 계층 구조에서 것으로 생각 됩니다. 생물 학적 기능1. 줄기 세포 시스템 구성 방식에 대 한 지식을 많이 크게 능력을 고도로 농축 줄기 세포 또는 다양 한 창시자2 가지 조 혈 인구 prospectively 분리 때문에 조 혈 시스템에 생성 된 FACS 정렬. 이 분석 기능 또는 분자로, 주로 유전자 발현 프로 파일링3,4를 통해 이러한 인구의 많은 수 있다. 그러나 때 대량 인구 개별 차이 세포의 유전자 발현을 분석은 평균 밖으로 하 고5를 잃었다. 따라서, 이기종 셀 분수 내 셀 변화를 감지 하는 무능 경우 셀의 작은 하위 집합 그 인구6,의 유추 생물 학적 기능에 대 한 중요 한 생물 학적 과정에 대 한 우리의 이해 혼동 수 있습니다. 7. 반대로, 유전자 식 서명 단일 셀 해상도 조사가 윤곽을 그리 다 셀8overrepresented 하위 집합에서가 영향을 회피 하는 가능성을 제공.

현재까지 단일 셀 유전자 표정 분석을 위한 많은 프로토콜 개발 되었습니다; 각 접근 자체 주의 데. 가장 이른 방법은 이었다 RNA 형광 제자리에서 교 잡 (RNA-물고기), 한 번에 제한 된 수의 성적을 측정 하지만 독특한 RNA 지역화9,11의 조사에 대 한 수 있습니다. 단일 또는 거의 기록 했다 또한 감지를 PCR과 정량 Pcr를 사용 하 여 초기 방법 개발12. 그러나,이 요즘 대체 되었습니다 동시에 정량 셀의 수백에 셀 당 증명서의 수백의 식을 분석 하 고 따라서 높은 차원이 분석을 사용 하 여 허용 수 있는 마이크로-기반 방법으로 사전 결정 유전자 패널10,13. 최근 RNA 시퀀싱 기반 기술을 널리 사용이 될 단일 세포 분석을 위해 이러한 이론적으로 수 셀의 전체 transcriptome 측정 하 고 그로 인하여 추가 답사 차원이 분석10, 14. Multiplexed 정량 분석 및 단일 셀 RNA 시퀀싱 다른 기능을가지고, 따라서 방법 중 하나를 사용 하 여에 대 한 근거는 타깃 셀의 수 뿐만 아니라 질문에 따라 달라 집니다. 높은 처리량 및 단일 셀 RNA 시퀀싱의 편견, 탐구 특성 함께 셀 당 저가 알 수 없는 셀 또는 큰 인구 조사 때 바람직한. 그러나, 단일 셀 RNA 시퀀싱은 또한 낮은 풍부와 성적 증명서는 중단 하는 경향이 높은 풍부한 성적표를 더 자주 시퀀싱으로 편 파. 이 종종 미묘한 또는 기술적인 잡음15에 숨겨진 중요 한 분자 신호를 공개 bioinformatic 분석에 높은 수요를 상당히 복잡 한 데이터 발생할 수 있습니다. 따라서, 잘 특징이 조직에 대 한 단일 셀 정량 분석을 사용 하 여 미리 결정 뇌관 패널 기능적으로 중요 한 유전자 또는 분자 마커 선택의 질을 결정 하는 민감한, 간단한 접근 될 수 있는 인구입니다. 그러나, 주목 해야 한다 그에 비해 단일 셀 RNA-seq, 셀 당 비용은 단일 셀 정량 방법에 대 한 일반적으로 더 높은. 여기, 우리가 결합 하 여 단일 셀 실시간 정량 Pcr (Teles J. 그 외 여러분 에서 수정 하는 방법 설명 16), FACS 인덱스 인구 내에서 분자와 immunophenotypic이 특징에17 및 생물 정보학 분석18 를 동시에 정렬.

이 방법에서는, 관심사의 세포 인구, 스테인드 그리고 단일 세포 세포의 용 해 버퍼 96 잘 PCR 접시에서에 직접 FACS에 의해 정렬 됩니다. 동시에, 세포 표면 마커 추가 집합 식 수준의 FACS 라고 인덱스 정렬 방법-정렬, 하는 동안 각 단일 셀에 대 한 기록 됩니다. Lysed 세포 물자는 연속적으로 증폭 하 고 실시간 정량, 미세 플랫폼을 사용 하 여 선택된 된 유전자의 유전자 발현 분석. 이 전략에는 각 개별 셀의 세포 표면 마커 식의 정렬 된 단일 셀으로 동시 특성화의 분자 분석 수 있습니다. 직접 인덱스 정렬 된 표시자의 식 세포의 분자로 고유 하위 집합을 매핑하여,를 모집단 그들의 잠재 격리에 대 한 사용할 수 있는 특정 immunophenotype에 연결할 수 있습니다. 메서드를 설명 하는 그림 1에서 단계적으로. 미리 정해진된 유전자 패널 더 미묘한 유전자 식 신호를 가리고 그렇지 않으면 수 없는 풍부한 유전자의 측정 circumvents 이후 타겟된 유전자 발현의 높은 해상도에 기여 한다. 또한, 특정 대상 확대, 한 단계 반전 녹음 방송, 그리고 증폭 녹음 방송 요인 또는 비 폴 리 adenylated RNAs 같은 낮은 표현된 성적표의 강력한 측정에 대 한 수 있습니다. 중요 한 것은, 정량 방법에서 특정 악성 질병19를 조사할 때 중요 한 융해 단백질 mRNA의 측정에 대 한 수 있습니다. 마지막으로, 유전자의 집중된 수 조사, 낮은 드롭 아웃 요금, 및 제한 된 셀 확인이이 방법은 쉽게 분석 기술 차이 단일 셀 RNA-이 같은 높은 차원 방법에 비해 프로토콜에 따라, 전체 실험 수행할 수 있습니다, 정렬 셀 분석된 결과를 3 일 이내 중요 한, 높은 처리량 단일 셀 유전자 표정 분석에 대 한 단순 하 고 빠른 방법 만들기에서.

Protocol

1입니다. 세포 접시의 준비 390 µ L nuclease 무료 물, 10%의 17 µ L를 혼합 하 여 10% 추가, 96 웰 스에 대 한 충분 한 세포의 용 해 버퍼 준비 RNA/DNA 무료 벤치를 사용 하 여 NP-40, 2.8 µ L 10 mM dNTP, 10 µ L 0.1 M DTT와 5.3 µ L RNAse 억제제 ( 재료의 표참조). 와 동 그리고 아래로 회전입니다. 96 잘 PCR 플레이트의 각 음에 세포의 용 해 버퍼의 4 µ L 고 접착 필름으로 접시를 봉인. 접시의 바?…

Representative Results

설명 하는 프로토콜은 빠르고 쉽게 수행 하 고 신뢰할 수 있는. 실험 설정에 대 한 개요는 그림 1에 표시 됩니다. 전체 프로토콜 특정 대상 확대, 유전자 식 측정 및 예비 분석 단일 셀의 정렬에서 3 일 동안에서 수행할 수 있습니다. 96 뇌관 및 만성 골수성 백혈병 (CML) 환자에서 96 셀 이나 건강 세 일치에서 96 셀을 사용 하 여 단일 셀 유전자 표정 분석?…

Discussion

최근 몇 년 동안, 단일 셀 유전자 표정 분석은 다양 한 세포 인구23의 정의에 가치 추가 되었다. 그러나 이러한 메서드는 셀 시퀀싱 깊이 탈락에 의해 복잡 하 게 RNA 시퀀싱 기술의 출현 이론적으로 셀의 전체 transcriptome 측정 하는 가능성을 제공 합니다. 단일 셀 정량 제공 중요 한 유전자에 있는 모든 세포의 수백의 식의 과민 하 고 강력한 분석 기술 노이즈 감소 마찬가지로 처리 ?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 의료 연구, 스웨덴어 유년기 암 재단, 라 그 나 Söderberg 재단, 그리고는 크누트와 앨리스 발 렌 버그 재단에 대 한 스웨덴의 암 사회, 스웨덴 연구 위원회, 스웨덴의 사회에서 교부 금에 의해 지원

Materials

CD14 PECY5 eBioscience 15-0149-42 Clone: 61D3
CD16 PECY5 Biolegend 302010 Clone: 3G8
CD56 PECY5 Biolegend 304608 Clone: MEM-188
CD19 PECY5 Biolegend 302210 Clone: HIB19
CD2 PECY5 Biolegend 300210 Clone: RPA-2.10
CD3 PECY5 Biolegend 300310 Clone: HIT3a
CD123 PECY5 Biolegend 306008 Clone: 6H6
CD235A PECY5 BD Pharma 559944 Clone GAR2
CD34 FITC Biolegend 343604 Clone: 561
CD38 APC Biolegend 303510 Clone: Hit2
CD90 PE Biolegend 328110 Clone: 5E10
CD45RA BV421 BD bioscience 560362 Clone: HI100
CD49f Pecy7 eBioscience 25-0495-82 Clone: eBioGOH3
FBS HyClone SV30160.3
PBS HyClone SH30028.02
96-well u-bottom Plate VWR 10861-564
SFEM Stem cell technologies 9650
Penicillin streptomycin HyClone SV30010
TPO Peprotech 300-18
SCF Peprotech 300-07
FLT3L Peprotech 300-19
Falcon Tube 15 mL Sarstedt 62.554.502
Eppendorph tube Sarstedt 72.690.001
CST beads BD 642412
Accudrop Beads BD 345249 6-µm particles 
Adhesive film Clear Thermo scientific  AB-1170
Adhesive film Foil Thermo scientific  AB-0626
96 well PCR plate Axygen PCR-96M2-HS-C
PCR 1.5 mL tube Axygen MCT-150-L-C
T100 PCR cycler BioRad 186-1096
10% NP40 Thermo scientific  85124
10mM dNTP Takara 4030
0.1M DTT Invitrogen P2325
RNAsout Invitrogen 10777-019 RNAse inhibitor
CellsDirect One-Step qRT-PCR Kit Invitrogen 11753-100
Neuclease free water Invitrogen 11753-100 from CellsDirect kit
2X Reaction Mix Invitrogen 11753-100 from CellsDirect kit
SuperScript III RT/Platinum Taq Mix Invitrogen 11753-100 from CellsDirect kit
Platinum Taq DNA Polymerase Invitrogen 10966026
TaqMan Cells-to-CT Control Kit Invitrogen 4386995
Xeno RNA Control Invitrogen 4386995 From TaqMan Cells-to-CT Control Kit
20X Xeno RNA Control Taqman Gene Expression Assay Invitrogen 4386995 From TaqMan Cells-to-CT Control Kit
96.96 Sample/Loading Kit—10 IFCs Fluidigm BMK-M10-96.96
2X Assay Loading Reagent Fluidigm From 96.96 Sample/Loading Kit
20X GE Sample Loading Reagent Fluidigm From 96.96 Sample/Loading Kit
Control line fluid  Fluidigm From 96.96 Sample/Loading Kit
TaqMan Gene Expression Master Mix Applied Biosystems 4369016
BioMark HD Fluidigm BMKHD-BMKHD
96.96 Dynamic Array IFC Fluidigm BMK-M10-96.96GT
Excel Microsoft Microsoft
FlowJo V10 TreeStar TreeStar
Fluidigm real time PCR analysis Fluidigm Fluidigm
CD179a.VPREB1 Thermofisher scientific Hs00356766_g1
ACE Thermofisher scientific Hs00174179_m1
AHR Thermofisher scientific Hs00169233_m1
BCR_ABL.52 Thermofisher scientific Hs03043652_ft
BCR_ABL41 Thermofisher scientific Hs03024541_ft
BMI1 Thermofisher scientific Hs00995536_m1
CCNA2 Thermofisher scientific Hs00996788_m1
CCNB1 Thermofisher scientific Hs01030099_m1
CCNB2 Thermofisher scientific Hs01084593_g1
CCNC Thermofisher scientific Hs01029304_m1
CCNE1 Thermofisher scientific Hs01026535_g1
CCNF Thermofisher scientific Hs00171049_m1
CCR9 Thermofisher scientific Hs01890924_s1
CD10.MME Thermofisher scientific Hs00153510_m1
CD11a Thermofisher scientific Hs00158218_m1
CD11c.ITAX Thermofisher scientific Hs00174217_m1
CD123.IL3RA Thermofisher scientific Hs00608141_m1
CD133.PROM1 Thermofisher scientific Hs01009250_m1
CD151 Thermofisher scientific Hs00911635_g1
CD220.INSR Thermofisher scientific Hs00961554_m1
CD24.HSA Thermofisher scientific Hs03044178_g1
NCOR1 Thermofisher scientific Hs01094540_m1
CD26.DPP4 Thermofisher scientific Hs00175210_m1
CD274 Thermofisher scientific Hs01125301_m1
CD276 Thermofisher scientific Hs00987207_m1
CD32.FCGR2B Thermofisher scientific Hs01634996_s1
CD33 Thermofisher scientific Hs01076281_m1
CD34 Thermofisher scientific Hs00990732_m1
CD344.FZD4 Thermofisher scientific Hs00201853_m1
CD352.SLAMF6 Thermofisher scientific Hs01559920_m1
CD38 Thermofisher scientific Hs01120071_m1
CD4 Thermofisher scientific Hs01058407_m1
CD41.ITGA2B Thermofisher scientific Hs01116228_m1
CD49f.ITGA6 Thermofisher scientific Hs01041011_m1
CD56.NCAM1 Thermofisher scientific Hs00941830_m1
CD9 Thermofisher scientific Hs00233521_m1
CD97 Thermofisher scientific Hs00173542_m1
CD99 Thermofisher scientific Hs00908458_m1
CDK6 Thermofisher scientific Hs01026371_m1
CDKN1A Thermofisher scientific Hs00355782_m1
CDKN1B Thermofisher scientific Hs01597588_m1
CDKN1C Thermofisher scientific Hs00175938_m1
CEBPa Thermofisher scientific Hs00269972_s1
CSF1r Thermofisher scientific Hs00911250_m1
CSF2RA Thermofisher scientific Hs00531296_g1
CSF3RA Thermofisher scientific Hs01114427_m1
E2A.TCF3 Thermofisher scientific Hs00413032_m1
EBF1 Thermofisher scientific Hs01092694_m1
ENG Thermofisher scientific Hs00923996_m1
EPOR Thermofisher scientific Hs00959427_m1
ERG Thermofisher scientific Hs01554629_m1
FLI1 Thermofisher scientific Hs00956711_m1
FLT3 Thermofisher scientific Hs00174690_m1
FOXO1 Thermofisher scientific Hs01054576_m1
GAPDH Thermofisher scientific Hs02758991_g1
GATA1 Thermofisher scientific Hs00231112_m1
GATA2 Thermofisher scientific Hs00231119_m1
GATA3 Thermofisher scientific Hs00231122_m1
GFI1 Thermofisher scientific Hs00382207_m1
HES1 Thermofisher scientific Hs01118947_g1
HLF Thermofisher scientific Hs00171406_m1
HMGA2 Thermofisher scientific Hs00171569_m1
HOXA5 Thermofisher scientific Hs00430330_m1
HOXB4 Thermofisher scientific Hs00256884_m1
ID2 Thermofisher scientific Hs04187239_m1
IGF2BP1 Thermofisher scientific Hs00198023_m1
IGF2BP2 Thermofisher scientific Hs01118009_m1
IKZF1 Thermofisher scientific Hs00172991_m1
IL1RAP Thermofisher scientific Hs00895050_m1
IL2RG Thermofisher scientific Hs00953624_m1
IRF8 Thermofisher scientific Hs00175238_m1
ITGB7 Thermofisher scientific Hs01565750_m1
KIT Thermofisher scientific Hs00174029_m1
Lin28B Thermofisher scientific Hs01013729_m1
LMO2 Thermofisher scientific Hs00153473_m1
LYL1 Thermofisher scientific Hs01089802_g1
Meis1 Thermofisher scientific Hs01017441_m1
mKi67 Thermofisher scientific Hs01032443_m1
MPL Thermofisher scientific Hs00180489_m1
MPO Thermofisher scientific Hs00924296_m1
NFIB Thermofisher scientific Hs01029175_m1
Notch1 Thermofisher scientific Hs01062011_m1
Pten Thermofisher scientific Hs02621230_s1
RAG2 Thermofisher scientific Hs01851142_s1
RPS18 Thermofisher scientific Hs01375212_g1
RUNX1 Thermofisher scientific Hs00231079_m1
Shisa2 Thermofisher scientific Hs01590823_m1
Spi1 Thermofisher scientific Hs02786711_m1
Sterile.IgH Thermofisher scientific Hs00378435_m1
TAL1 Thermofisher scientific Hs01097987_m1
THY1 Thermofisher scientific Hs00264235_s1
Tim.3.HAVCR2 Thermofisher scientific Hs00958618_m1
VWF Thermofisher scientific Hs00169795_m1

References

  1. Seita, J., Weissman, I. L. Hematopoietic stem cell: Self-renewal versus differentiation. Wiley Interdiscip Rev Syst Biol Med. 2 (6), 640-653 (2010).
  2. Orkin, S. H., Zon, L. I. Hematopoiesis: An evolving paradigm for stem cell biology. Cell. 132 (4), 631-644 (2008).
  3. Ye, F., Huang, W., Guo, G. Studying hematopoiesis using single-cell technologies. Journal of Hematology & Oncology. 10, 27 (2017).
  4. Hoppe, P. S., Coutu, D. L., Schroeder, T. Single-cell technologies sharpen up mammalian stem cell research. Nature Cell Biology. 16 (10), 919-927 (2014).
  5. Wills, Q. F., et al. Single-cell gene expression analysis reveals genetic associations masked in whole-tissue experiments. Nature Biotechnol. 31 (8), 748-752 (2013).
  6. Velten, L., et al. Human haematopoietic stem cell lineage commitment is a continuous process. Nat Cell Biol. 19 (4), 271-281 (2017).
  7. Wilson, N. K., Nicola, K., et al. Combined single-cell functional and gene expression analysis resolves heterogeneity within stem cell populations. Cell Stem Cell. 16 (6), 712-724 (2015).
  8. Saliba, A. E., Westermann, A. J., Gorski, S. A., Vogel, J. Single-cell RNA-seq: Advances and future challenges. Nucleic Acids Research. 42 (14), 8845-8860 (2014).
  9. Femino, A. M., Fay, F. S., Fogarty, K., Singer, R. H. Visualization of Single RNA Transcripts in Situ. Science. 280 (5363), 585-590 (1998).
  10. Kalisky, T., et al. A brief review of single-cell transcriptomic technologies. Briefings in Functional Genomics. , elx019 (2017).
  11. Crosetto, N., Bienko, M., van Oudenaarden, A. Spatially resolved transcriptomics and beyond. Nature Reviews Genetics. 16, 57 (2014).
  12. Bengtsson, M., Ståhlberg, A., Rorsman, P., Kubista, M. Gene expression profiling in single cells from the pancreatic islets of Langerhans reveals lognormal distribution of mRNA levels. Genome Research. 15 (10), 1388-1392 (2005).
  13. Bengtsson, M., Hemberg, M., Rorsman, P., Ståhlberg, A. Quantification of mRNA in single cells and modelling of RT-qPCR induced noise. BMC Molecular Biology. 9 (1), 63 (2008).
  14. Picelli, S., et al. Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells. Nature Methods. 10, 1096 (2013).
  15. Tung, P. -. Y., et al. Batch effects and the effective design of single-cell gene expression studies. Scientific Reports. 7, 39921 (2017).
  16. Teles, J., Enver, T., Pina, C. Single-cell PCR profiling of gene expression in hematopoiesis. Methods in Molecular Biology. , 21-42 (2014).
  17. Hayashi, T., et al. Single-cell gene profiling of planarian stem cells using fluorescent activated cell sorting and its "index sorting" function for stem cell research. Development, Growth, & Differentiation. 52 (1), 131-144 (2010).
  18. Lang, S., et al. SCExV: A webtool for the analysis and visualisation of single cell qRT-PCR data. BMC Bioinformatics. 16 (1), 320 (2015).
  19. de Klein, A., et al. A cellular oncogene is translocated to the Philadelphia chromosome in chronic myelocytic leukaemia. Nature. 300 (5894), 765-767 (1982).
  20. . indexed-sorting Available from: https://github.com/FlowJo-LLC/indexed-sorting (2016)
  21. Warfvinge, R., et al. Single-cell molecular analysis defines therapy response and immunophenotype of stem cell subpopulations in CML. Blood. 129 (17), 2384-2394 (2017).
  22. Nestorowa, S., et al. A single-cell resolution map of mouse hematopoietic stem and progenitor cell differentiation. Blood. 128 (8), e20-e31 (2016).
  23. Breton, G., et al. Human dendritic cells (DCs) are derived from distinct circulating precursors that are precommitted to become CD1c+ or CD141+ DCs. The Journal of Experimental Medicine. 213 (13), 2861-2870 (2016).
  24. Alberti-Servera, L., et al. Single-cell RNA sequencing reveals developmental heterogeneity among early lymphoid progenitors. The EMBO Journal. 36 (24), 3619-3633 (2017).
  25. Giustacchini, A., et al. Single-cell transcriptomics uncovers distinct molecular signatures of stem cells in chronic myeloid leukemia. Nature Medicine. 23, 692 (2017).
  26. Hansmann, L., Han, A., Penter, L., Liedtke, M., Davis, M. M. Clonal expansion and interrelatedness of distinct B-lineage compartments in multiple myeloma bone marrow. Cancer Immunology Research. 5 (9), 744-754 (2017).
  27. Psaila, B., et al. Single-cell profiling of human megakaryocyte-erythroid progenitors identifies distinct megakaryocyte and erythroid differentiation pathways. Genome Biology. 17 (1), 83 (2016).
  28. Schulte, R., et al. Index sorting resolves heterogeneous murine hematopoietic stem cell populations. Experimental Hematology. 43 (9), 803-811 (2015).
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Sommarin, M. N., Warfvinge, R., Safi, F., Karlsson, G. A Combinatorial Single-cell Approach to Characterize the Molecular and Immunophenotypic Heterogeneity of Human Stem and Progenitor Populations. J. Vis. Exp. (140), e57831, doi:10.3791/57831 (2018).

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