Analyse de l'omics unicellulaire

Fiche de révision : Analyse de l'omics unicellulaire (scRNA-seq)

1. 📌 L'essentiel

• Le scRNA-seq permet d'analyser l'expression génétique à l’échelle individuelle.
• Il distingue la hétérogénéité cellulaire dans tissus et organes.
• La méthode repose sur la capture, l’amplification et le séquençage de l’ARN messager.
• La principale limitation du bulk est la moyenne des signaux, masquant la diversité.
• Les technologies principales incluent encapsulation en gouttelettes, barcodes et UMIs.
• La normalisation et le contrôle qualité sont essentiels pour l’analyse fiable.
• L’analyse dimensionnelle (PCA, clustering) identifie types et états cellulaires.
• Applications : atlas immunitaire, cancer, développement, biomarqueurs.
• Les enjeux futurs concernent le multi-omics, la spatialisation et l’IA.

2. 🧩 Structures & Composants clés

• Cellule — unité de base de la vie, avec fonction spécifique.
• ARN messager (ARNm) — porte l’information génétique, cible principale du séquençage.
• Nucleotides (dNTPs) — bases A, T, C, G, U, utilisés pour synthèse et séquençage.
• ddNTPs — bases modifiées pour arrêter la synthèse en Sanger.
• Technologies de séquençage — Illumina, barcodes, UMIs.
• Pipeline bioinformatique — démultiplexage, alignement, comptage, matrice de données.
• Contrôles qualité — détection doublets, cellules mortes, contamination mitochondriale.
• Analyse dimensionnelle — PCA, réduction de dimension, clustering.