Bulk RNA-seq  和 single cell RNA-seq 的主要區別在于單細胞測序代表單個細胞（single cell），而 bulk 測序代表一群細胞（a population of cells）。我們都知道單細胞轉錄組測序能夠解決常規轉錄組測序無法解決的細胞異質性問題，對于推進醫學和生物學研究進展具有極大的促進作用。現在很多的研究同時進行 Bulk RNA-seq  和 single cell RNA-seq，為了明確單細胞測序分析結果的準確性，可以利用相同樣本的  Bulk RNA-Seq  數據進行評估，兩種測序結果相互印證。

Part .01

2019 年 10 月，美國紀念斯隆 - 凱特琳癌癥中心等科研機構的科研人員在 Cell 上發表了題為“Transcriptional Basis of Mouse and Human Dendritic Cell Heterogeneity”的文章，發現小鼠和人類樹突細胞異質性的轉錄基礎。

文章通過單細胞測序分析，基于轉錄組分析（文章同時做了 bulk RNA Seq 和 single cell RNA Seq）和染色質分析（ATAC-Seq）發現了新的樹突狀細胞（Dendritic Cell, DC）亞型，將以往的樹突狀細胞 cDC2 分為兩個亞型，這兩類 DC 細胞主要差異表達 T -bet（一個 T 細胞相關轉錄因子）和 RORγt（粘膜表面的一種多功能核受體，也是一種轉錄因子），而且研究表明這一發現在人和小鼠中是保守的。這篇文章同時進行了 bulk RNA Seq 和 scRNA Seq，并且對兩種測序產生的結果進行比較討論兩種測序方式結果的一致性。這篇文章不僅發現了新型的 DC 亞群，基于流式細胞術將細胞分選后分別進行的 RNA-Seq 測序，充分利用流式細胞術分析細胞表面和細胞內分子表達特征的優勢，界定不同種類的細胞群，測定分離出的亞類純度，分析細胞的大小和總量，同時分析單個細胞的多個參數。

T-bet– cDC2s, T-bet+ cDC2,  和 cDC1 細胞群體轉錄組測序與 DC 細胞單細胞測序的亞群（cluster）相似性比較，不同的顏色表示不同細胞代表的行和單細胞測序不同細胞亞群（cluster）之間的相關系數

Part .02

19 年發表在 Nature Communications（12.12）的一篇文章 An atlas of the aging lung mapped by single cell transcriptomics and deep tissue proteomics 素。該研究使用轉錄組學（scRNA-seq 和 bulk RNA-seq）和基于蛋白質組學的質譜分析（mass spectrometry-based proteomics）來量化 young 和 old 小鼠肺部 30 種細胞類型的細胞活性狀態變化。作者發現，衰老會導致轉錄噪聲增加，并且放松對表觀遺傳的控制。作者還觀察了衰老對于細胞類型特異性的影響，發現 2 型肺細胞和脂肪成纖維細胞膽固醇合成的增加，以及呼吸道上皮細胞的改變，是肺部老化的幾大標志。本文通過蛋白組與單細胞轉錄組的整合分析預測了調節性蛋白的細胞來源，構建了一個無偏倚的肺衰老圖譜。

文章思路

為了驗證單細胞 RNA 測序（scRNA-seq）數據的完整性，以及小鼠肺部 mRNA 和蛋白含量隨年齡的變化，作者又分別取了 6 個（3V3）和 8 個（4V4）young 和 old 老小鼠進行 bulk RNA 測序和蛋白質組質譜分析，結果顯示小鼠肺部多組學數據展現一致性。

實驗設計

組學數據展現一致性

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