利用UURNA-seq构建肥胖小鼠全长单核转录组图谱

单核RNA测序（snRNA-seq）在图谱构建的样本制备和基因调控的数据挖掘方面具有优势。然而，当前的snRNA-seq方案难以在灵敏度和通量之间实现平衡。本文提出超高通量、超高灵敏度的单核总RNA测序技术（UURNA-seq），该平台可在单日内实现大规模图谱构建。UURNA-seq优于现有的单细胞和单核测序方案，表现为更低的覆盖偏倚、更高的基因检测效率，以及在更低单细胞成本下实现更高通量。这种性能优势同样适用于原代组织，并且在新鲜样本和冷冻样本中均保持一致，从而支持临床样本和存档标本的灵活工作流程。值得注意的是，UURNA-seq还能够在单核分辨率下，与mRNA同时检测到显著更多的非编码RNA，包括长链非编码RNA（lncRNA）和小非编码RNA（sncRNA），从而揭示复杂组织中此前难以获取的细胞调控层面。基于这些能力，我们构建了首个全面的肥胖多组织图谱，并在图谱尺度上表征了RNA动态变化，揭示了保守性与组织特异性的转录改变，并鉴定出激素信号传导和代谢通路的关键失调。综上，这些结果确立了UURNA-seq作为一种高灵敏、可扩展且成本效益高的平台，可为解析肥胖等复杂疾病的分子基础提供有效途径。

单核RNA测序（snRNA-seq）在图谱构建的样本制备和基因调控的数据挖掘方面具有优势。然而，当前的snRNA-seq方案难以在灵敏度和通量之间实现平衡。本文提出了超高通量且超高灵敏度的单核总RNA测序（UURNA-seq），这是一个能够在单日内实现大规模图谱构建的平台。UURNA-seq优于现有的单细胞和单核测序方案，具有更低的覆盖偏倚、更高的基因检测效率，以及在更低单细胞成本下实现更高通量的优势。这一性能同样适用于原代组织，并且在新鲜和冷冻样本中均表现一致，从而支持面向临床样本和档案样本的灵活工作流程。值得注意的是，UURNA-seq还能够在单核分辨率下与mRNA同时检测到显著更多的非编码RNA，包括长链非编码RNA（lncRNA）和小非编码RNA（sncRNA），从而揭示复杂组织中此前难以触及的细胞调控层面。利用这些能力，我们构建了首个全面的肥胖多组织图谱，并在图谱尺度上表征了RNA动态，揭示了保守性和组织特异性的转录改变，并识别出激素信号传导和代谢通路中的关键失调。综上，这些结果确立了UURNA-seq作为一种高灵敏、可扩展且成本效益高的平台，可为解析肥胖等复杂疾病的分子基础提供有效途径。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.14.738381v1?rss=1

🏷️ 单核RNA测序 全长转录组 肥胖小鼠 多组织图谱 非编码RNA 转录调控