They isolated the cells using an in

They isolated the cells using an inverted microscope and microcapillary pipetting followed by whole-genome amplification (WGA) based on multiple-displacement amplification with the φ29 enzyme, which allowed linear amplification of the complete genome. WGA DNA was then analyzed by massively parallel sequencing with Illumina
instruments. The authors developed and validated the method with two single cells from a lymphoblastoid cell line isolated from the individual whose DNA was used for the first Asian diploid genome sequenced. This work showed that whole-genome sequencing of WGA DNA has acceptable error rates, and it provided a baseline for subsequent studies of single cells from cancer samples using only exome sequencing.
Next, Hou et al.2 sequenced the exomes of 58 single cancer cells from an individual with essential thrombocythemia, a myeloproliferative neoplasm, to a mean depth of 30×. Using mutation-calling algorithms, which were experimentally validated both by comparing all single-cell somatic variants to those identified in whole essential-thrombocythemia tissue sequencing and by PCR-Sanger sequencing of 30 randomly selected mutations, the authors identified 712 somatic variants, of which 171 coding variants were further assessed. Seventy-eight of these 171 coding somatic mutations (in a total of 71 genes) were nonsynonymous. A population-genetics analysis of these data revealed the monoclonal origin of essential-thrombocythemia cells in this patient. Furthermore, a driver-gene prediction model identified eight genes as the ones with the
highest likelihood of being involved in the
neoplastic initiation and/or progression of essential thrombocythemia.
In a second study from the same laboratory, Xu et al.3 applied the single-cell sequencing method to analyze the exomes of 25 single cells from a renal cell carcinoma—20 from the tumor and 5 from adjacent normal tissue.
The sequencing data revealed 260 coding somatic mutations. Principal component analysis showed that three of the single cancer
cells clustered tightly with the five normal single cells, which the authors took to indicate that these were actually healthy cells admixed within the tumor. The remaining 17 single cancer
cells had 229 somatic mutations, and these mutations were used to determine the allelic frequency at the 229 nucleotide positions. This analysis revealed two distinct peaks, one with a frequency range of 0–5% and the other with a frequency range of 15–20%. Thus, not only was there significant intratumoral heterogeneity, but also—notably—there were no dominant clones identified in the cancer tissue. In other words,

結果 (中文) 1:

他们分离出的细胞使用倒置显微镜和微细管的移液，然后通过全基因组扩增（WGA）基于多重置换扩增与φ29酶，它允许的完整基因组的线性扩增。 WGA DNA，然后分析了大规模并行测序的照明
仪器。作者开发和验证，该方法具有两个从孤立从个人的脱氧核糖核酸用于第一亚洲二倍体基因组测序的淋巴母细胞系的单细胞。这项工作表明，全基因组测序的WGA DNA具有可接受的错误率，而且只用基因组测序的单细胞癌样本的进一步研究提供了基准。
未来，侯某等人2测序的exomes，58个单个人原发性血小板增多症，骨髓增生性肿瘤的癌细胞，平均水深为30×。利用突变通话算法，通过比较所有的单细胞体的变种，以确定必要血小板增多症在整个组织测序和PCR-Sanger测序的30个随机选择的突变进行了实验验证，确定712体的变体，其中171编码的变种进行进一步评估。这171编码的体细胞突变（共71个基因）78个非同义。人口遗传学分析，这些数据显示必要在这名病人的血小板增多症细胞的单克隆起源。此外，驾驶员基因的预测模型，确定了八个基因的
最有可能被卷入
肿瘤的启动和/或原发性血小板增多症的进展。
来自同一个实验室的另一项研究中，徐等人3采用单细胞测序方法从肾细胞癌的肿瘤从20到25个单细胞分析exomes从邻近的正常组织。
测序数据显示，260编码的体细胞突变。主成分分析结果表明，三种癌症
紧紧的五个正常的表示，这实际上是健康的细胞混合肿瘤内的单个细胞，细胞聚集。剩下的17个单癌症
细胞有229的体细胞突变，这些突变被用来确定在229位核苷酸的等位基因频率。这种分析揭示了两个不同的峰，与15-20％的频率范围内的频率范围为0-5％和其他1。因此，不仅是有显着的瘤内异质性，但也特别有没有在癌组织的优势克隆。换句话说，

結果 (中文) 2:

他们分离的细胞用倒置显微镜和微量移液之后，全基因组扩增（GA）的基础上multiple-displacement放大与φ29酶，使线性放大的完整基因组。麦胚凝集素基因分析的大规模平行测序与
仪器公司。作者开发并验证的方法与单细胞的淋巴母细胞系的分离的核酸用于第一亚洲二倍体基因组测序。这项工作表明，全基因组测序和基因具有可接受的错误率，并提供了一个基准的后续研究单个细胞的癌症样本只使用外显子组测序。
下一步，侯等人。2测序的exomes 58单癌细胞从个人与原发性血小板增多症，骨髓增生性肿瘤，以平均深度为30×。使用mutation-calling算法，这是实验验证通过比较所有单体变种所确定的整个essential-thrombocythemia组织测序和pcr-sanger测序随机挑选30突变，作者确定712体变种，其中171种编码的变种进一步评估。七十八这171个编码的体细胞突变（共71个基因）是同义。人口遗传学分析这些数据表明，单克隆起源essential-thrombocythemia细胞在这个病人。此外，一个driver-gene预测模型确定了八个基因的可能性最高的
卷入
肿瘤启动和/或发展的原发性血小板。
在另一项研究来自同一实验室，徐等人。3应用单细胞测序方法分析exomes 25单细胞从肾细胞carcinoma-20从肿瘤和5从邻近正常组织。
测序数据显示260个编码的体细胞突变。主成分分析表明，三的单一癌细胞
紧簇的五个正常的单细胞，它的作者将表明，这些其实是健康细胞掺肿瘤内。其余17个癌细胞有229
体细胞突变，这些突变被用来确定等位基因频率在229个核苷酸的立场。这一分析显示不同的山峰，其中一个频率范围为0–5%和其他与频率范围为15–20%。因此，不仅是重要的肿瘤的异质性，但also-notably-there没有主导克隆确定癌组织。在其他的话，

結果 (中文) 3:

他们孤立的单元格，使用倒置的显微镜和 microcapillary pipetting 随后基于多位移放大 φ29 酶，这允许线性扩增技术的全基因组的全基因组扩增 (WGA)。分析 WGA DNA，然后是大规模并行测序法与照排胶片
文书。作者开发和验证具有从分离的 DNA 用于基因测序的第一个亚洲二倍体组个人永生细胞系的两个单个单元格的方法。这项工作表明 WGA DNA 全基因组测序已可接受的错误率，它为随后单个细胞的癌症样品使用唯一 exome 测序的研究提供一个基线.
下一步，侯 et al.2 测序 58 单一癌症细胞的原发性血小板增多，骨髓增生异常的肿瘤，个人的平均深度为 30 × exomes。使用突变调用算法，这是通过实验验证都通过比较到整个的必要血小板增多组织测序中所指明的所有单个单元格体细胞变异体和 PCR sanger 随机序列分析 30 所选中的突变，作者确定 712 体细胞变异体，其中 171 编码变种进行进一步评估。这些 171 编码 (在总共 71 基因) 中的体细胞突变，有 78 人突变。群体遗传学分析这些数据揭示这个病人基本血小板细胞单克隆的起源。此外，驱动程序基因预测模型确定 8 个基因为那些有
正在参与的最高可能性
肿瘤性发起和/或进展的必不可少的血小板增多。
在同一实验室，徐从第二项研究中 et al.3 应用分析 25 单个细胞肾细胞癌的 exomes 的单个单元格测序法 — — 从肿瘤和从相邻的正常组织。 5 20
测序数据揭示 260 编码的体细胞突变。主成分分析显示的单个癌三种
五正常单个细胞，作者采取了以指示紧密聚集的单元格这些是真正健康的细胞肿瘤内掺。其余 17 单一癌症
细胞了 229 的体细胞突变，和这些突变被用来确定 229 核苷酸阵地的等位基因频率。这种分析揭示了两个不同的山峰，一个具有频率范围 0 – 5%，另有 15-20%的频率范围。因此，不只是有重大瘤内异质性，但也 — — 特别是 — — 有没有主导克隆在癌组织中确定。换句话说，