Single-Cell Genomics

Introdução

Single-cell sequencing permite analisar o perfil molecular de células individuais.

Ao contrário das abordagens tradicionais que analisam tecidos inteiros (bulk sequencing), essa técnica revela a heterogeneidade celular presente em tecidos complexos.

Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) é atualmente a aplicação mais difundida dessa tecnologia.

Conceitos Fundamentais

Single-cell — análise de uma única célula
Transcriptoma celular — conjunto de RNAs expressos em uma célula
Cell heterogeneity — diversidade entre células do mesmo tecido
Cell type — classificação funcional de células

Tecnologias de Single-Cell

Tecnologia	Descrição
10x Genomics	Plataforma de microgotas para captura de células
Smart-Seq	Sequenciamento completo de transcriptomas celulares
Drop-seq	Captura de células em gotas microfluídicas

Workflow Experimental


Isolamento celular
 ↓
Captura de células
 ↓
Conversão RNA → cDNA
 ↓
Amplificação
 ↓
Sequenciamento
 ↓
FASTQ

Pipeline Bioinformático


FASTQ
 ↓
Alinhamento
 ↓
Contagem de genes
 ↓
Filtragem de células
 ↓
Normalização
 ↓
Redução de dimensionalidade
 ↓
Clustering
 ↓
Anotação celular

Pré-processamento

Etapas importantes:

Filtragem de células de baixa qualidade
Remoção de genes pouco expressos
Correção de doublets

Normalização

A normalização corrige diferenças no número de reads entre células.

Métodos comuns:

Log normalization
SCTransform

Redução de Dimensionalidade

Técnicas usadas:

PCA (Principal Component Analysis)
t-SNE
UMAP

Essas técnicas permitem visualizar milhares de células em poucos eixos.

Clustering Celular

Clustering agrupa células com perfis de expressão semelhantes.

Algoritmos usados:

Louvain
Leiden

Anotação de Tipos Celulares

Após o clustering, os grupos celulares são identificados usando marcadores gênicos conhecidos.

Ferramentas:

SingleR
CellMarker

Análise de Trajetória Celular

A análise de trajetória reconstrói processos dinâmicos como diferenciação celular.

Ferramentas populares:

Monocle
Slingshot

Integração de Datasets

Integração permite combinar dados de múltiplos experimentos ou tecnologias.