随着单细胞测序技术成本的大幅下降，单细胞RNA测序正在越来越广泛地被应用于多个领域。如今，越来越多的单细胞RNA测序平台被应用于科研和临床，但市场上现有的平台性能如何？科研人员又该如何选择？

在本周的生物分子资源设施协会（the Association of Biomolecular Resource Facilities，ABRF）年会上，研究人员报告了几种不同单细胞RNA测序平台的性能比较结果。报告称，各测序平台均能很好地进行基因检测，但各有优缺点。来自罗彻斯特大学的John Ashton表示，该研究的目标是帮助研究人员确定某个特定检测项目最适合使用哪种测序平台。

生物分子资源设施协会（ABRF）于1989年正式组建，成员包括来自41个国家、267个不同核心实验室的800多位科学家，成员来自工业界、政府、学术界以及研究机构。ABRF致力于通过研究、交流和教育推进生物技术实验室的核心竞争力和研究。

在本次研究中，ABRF的基因组研究小组针对一组经治疗和未经治疗的乳腺癌细胞系进行了不同单细胞RNA测序方法的比较，包括Fluidigm、WaferGen、10x Genomics、和Illumina/Bio-Rad测序平台的易用性、成本和时间方面的差异，旨在为研究人员提供各种平台上的信息和选择指导。 

10x Chromium Controller平台

Illumina/Bio-Rad ddSEQ 平台

研究小组在WaferGen iCell8、Fluidigm C1、10x Chromium Controller和Illumina/Bio-Rad ddSEQ 平台上分析了组蛋白脱乙酰酶抑制剂TSA或DMSO处理SUM149PT细胞的情况，试验共测试了Fluidigm C1的两个版本96 IFC和HT-IFC。Ashton指出，Fluidigm平台具有较低的细胞捕获能力，两个版本的平台捕获分别为96个细胞、400个细胞，除Fluidigm外，其他平台的捕获能力约为单臂4000个细胞。

随后，研究人员对乳腺癌细胞进行了大量的RNA测序，以作为平台测序的性能指标。就基因检测结果而言，各试验平台的表现大致相同，但不如批量测序。其中，Fluidigm平台的表现稍好，其他平台则差异不大。

Fluidigm C1平台

同时Ashton指出，在测试条件下，没有任何平台的测序深度能够达到饱和，表明个测序平台在测试条件下具有相似的灵敏度。但任何技术都不是完美的，在测试过程中，研究人员发现平台测序存在一些偏差，尤其在GC含量和基因长度方面。

在报告中，研究人员表示不同单细胞测序平台在捕获效率方面不尽相同，如10x Chromium Controller平台的捕获效率为65%，WaferGen平台为30％，而Illumina / BioRad平台的效率仅为3％。但每个单细胞RNA测序平台都可以区分已治疗和未经治疗的癌细胞，只是有些平台更具有特异性，而有些平台更加适合处理解决治疗组的相关问题。

此外，ABRF基因组研究小组还将测试结果与Broad 研究所的癌细胞系百科全书（Cancer Cell Line Encyclopedia）进行了比较，后者已对多种人类癌症细胞系进行了表征描述，可以用来评估某单细胞方法是否能检测到高丰度和低丰度的基因。令人意外的是，这些平台都非常擅长检测低表达的基因。

该测试发现，不同的单细胞RNA测序平台在易用性和周转时间方面也各不相同。根据Ashton的报告，10x Chromium Controller和Illumina / BioRad平台更易于操作人员使用，但Fluidigm HT则被认为使用较为困难。

此外，Fluidigm HT-IFC平台的耗时为12小时，时间最长，而Fluidigm 96 IFC、Illumina / BioRad和10x Chromium Controller平台耗时均约为10小时，相比之下，WaferGen仅用7小时。

WaferGen iCell8平台

各个平台的测序成本也各不相同，经测试分析发现：

Fluidigm HT-IFC方法从细胞捕获到测序需花费2,500美元，每个细胞花费在3.13美元到6.25美元之间，96 IFC方法则花费2000美元，即每个细胞20.83美元；

Illumina / BioRad从细胞捕获到测序的成本为1200美元，每个细胞花费在1美元到4美元之间；

WaferGen从细胞捕获到测序的成本为3,100美元，每个细胞约花费3美元；

10x Chromium Controller从细胞捕获到测序的花费1,500美元，每个细胞为0.15美元到1.50美元。

以上均为测试条件下的分析结果，Ashton指出，这项研究还受到许多条件限制，包括批次效应，当样本不在同一时间操作运行时，将导致一些技术变化。

但结果表明，每种测序平台都有各自的有点和不足，但在测试中各平台对差异表达基因的检测一致性很低。由此Ashton认为，由于测序平台的性能各不相同，所以在不同测序试验中选择使用什么平台非常重要。实验人员在选择测序平台时需要根据实际情况考虑多种因素，以选择一种最能满足试验需求的平台。