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EinzelzellAnalytik

Einzelzellanalytik bezeichnet die Untersuchung biologischer Merkmale auf der Ebene einzelner Zellen statt ganzer Zellpopulationen. Sie ermöglicht die Erfassung zellulärer Heterogenität, die Verfolgung von Entwicklungs- oder Reifungsprozessen sowie die Identifikation seltener Zelltypen in Geweben oder Krankheiten.

Zu den zentralen Ansätzen gehören single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), das Transkriptome einzelner Zellen profiliert; single-cell DNA-Sequencing;

Die Auswertung umfasst Qualitätskontrolle, Normalisierung, Clustering zur Identifikation von Zelltypen, Marker-Analysen, Differentialexpression sowie Trajektorien- oder Pseudotime-Analysen,

Anwendungsfelder sind Immunologie, Krebsforschung, Entwicklungsbiologie, Neurowissenschaften sowie Gewebe- und Organentwicklung. In der Krebsforschung dient die Einzelzellanalytik

Typische Herausforderungen umfassen technische Ausfälle (Dropout), Rauschen, Batch-Effekte, hohe Kosten und den hohen Rechenbedarf; die Interpretation

Historisch begann die Einzelzellanalytik in den späten 2000er-Jahren mit der Einführung von scRNA-seq; seither hat sich

ATAC-seq
zur
Messung
der
Chromatinzugänglichkeit;
und
proteomische
Ansätze
wie
Mass
Cytometry
(CyTOF).
Spatial
Transcriptomics
koppeln
Ort
und
Transkriptomik,
um
Gewebestrukturen
mit
Expressionsmustern
zu
verknüpfen.
Die
Zellisolierung
erfolgt
häufig
über
FACS-Sortierung
oder
mikrofluidische
Systeme
(Drop-seq,
10x
Genomics
Chromium)
sowie
plate-based
Methoden
wie
Smart-seq2.
um
Entwicklungswege
abzuleiten.
Integrationsansätze
ermöglichen
den
Abgleich
von
Daten
aus
verschiedenen
Proben
oder
Plattformen,
während
Batch-Effekte
zu
kontrollieren
sind.
der
Charakterisierung
intratumoraler
Heterogenität
und
der
Untersuchung
der
Immunantwort.
der
Daten
erfordert
spezialisierte
Bioinformatik.
die
Technologie
rasch
weiterentwickelt,
insbesondere
durch
Hochdurchsatzprozesse
und
Multi-Omics-Ansätze.