基因表达程序随着时间，分化和发展以及对刺激的响应而改变。但是，几乎所有用于在单细胞中分析基因表达的技术都不能直接捕获转录动力学。在本研究中，华盛顿大学研究人员提出了一种组合的单细胞组合索引和信使RNA标记（sci-fate）的方法，该方法使用组合细胞索引和新合成的mRNA的4-硫代尿苷标记同时对许多单个细胞中的整个和新合成的转录组进行分析。研究人员使用科幻命运研究了> 6,000个单个培养细胞中的皮质醇反应。从这些数据，他们量化了细胞周期和糖皮质激素受体激活的动力学，并探讨了它们的交叉点。最后，他们开发了推断和分析细胞状态转换的软件。研究人员预计，科学命运将广泛应用于定量表征各种系统中的转录动力学。
Sci-fate支持对完整和新合成的转录组进行联合分析
a，科学的工作流程。文本中概述了关键步骤。IAA，碘乙酰胺。星号，化学修饰的4sU。 b，实验方案。用地塞米松处理A549细胞0小时至10小时的不同时间。将所有处理条件下的细胞在收获前2小时用4sU标记。 c，小提琴图，显示了六个处理条件中每个条件下每个细胞4sU标记的读数的分数。单元数n = 1,054（0 h），1,049（2 h），949（4 h），1,262（6 h），1,041（8 h）和1,325（10 h）。对于该图中的所有小提琴图：中间的粗线是中位数；上下盒边分别是第一和第三四分位数；晶须是四分位间距的1.5倍；和圆圈是异常值。 d，小提琴图，显示每个细胞中4sU标记的读数的分数（n = 6,680），由映射到外显子与内含子的子集划分。 e，基于A549细胞（n = 6,680）的整个转录组（左），新合成的转录组（中间）或联合分析（即，合并每个细胞的顶部PC（右））的UMAP可视化。 f，分别与e的左和右相同 ，但基于整个转录组由UMAP中的簇ID进行着色。 g，与e的权利相同 ，但通过G2 / M标记基因的总体表达水平（左）或新合成的转录物水平（右）的归一化表达来着色。这些基因的UMI计数按文库大小，log（已转换），聚合和随后映射到Z分数的比例进行缩放。
可用性 –用于处理科学命运测序的脚本是用Python和R编写的，其代码可从 https://github.com/JunyueC/sci-fate_analysis获得。
曹J，周W，Steemers F，Trapnell C，Shendure J.（2020）科学命运表征了单细胞中基因表达的动态。自然生物技术（[Epub提前印刷]。[ 摘要 ]
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