細胞系錯誤鑒定（例如物種不符或細胞類型不符）是生物醫(yī)學研究中的普遍問題。多國（包括美國、英國、德國、日本等）主要細胞庫的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，高達18%至36%的細胞系存在錯誤。國際細胞系認證委員會（ICLAC） 2021年報告明確列出了576種被錯誤鑒定的細胞系，涉及144種交叉污染源。
 

據(jù) PLOS ONE(2017) 研究估計，因使用錯誤細胞系而需撤回或受到質疑的科研論文已超過 32,000篇。無效研究及藥物開發(fā)失敗更造成超 500億美元的經濟損失，嚴重阻礙科研進展。

圖 1. 使用細胞系作為腫瘤模型的數(shù)據(jù)生成場景（EMBO 雜志 (2022)41:e111307）

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傳統(tǒng)多重PCR STR檢測及其局限性

目前，細胞系鑒定的傳統(tǒng)方法是基于聚合酶鏈式反應（PCR）的短串聯(lián)重復序列（STR）分型技術。該技術利用特異性引物擴增多個（通常為9-24個）具有個體間長度多態(tài)性的STR位點，生成獨特的DNA“指紋”圖譜，用于識別細胞系身份和追蹤樣本來源。      

然而，該方法存在顯著局限性：      

檢測位點有限：僅覆蓋9-24個STR位點（取決于試劑盒），區(qū)分能力不足。  

區(qū)分近緣樣本困難：對遺傳高度相似的樣本（如近交系小鼠細胞、同源腫瘤譜系）準確性低。      

MSI干擾：MMR基因突變導致微衛(wèi)星不穩(wěn)定（MSI），引發(fā)遺傳漂變、污染細胞過度生長及STR誤判。 

靈敏度不足：理論靈敏度5-10%，實際應用中有時無法檢出高達20%的污染。      

鼠細胞鑒定困難: 在小鼠細胞系中表現(xiàn)不佳（如研究顯示42個樣本僅21例結果一致，PLOS ONE, 2019）。 

案例：

1. B16-F0、B16-F1等衍生細胞系STR匹配度>90%，無法區(qū)分。

表1：使用 Master 算法對已知相關細胞系的匹配百分比

2.混合污染樣本無法通過STR峰圖解析（如小鼠-人交叉污染）。

      如果樣本由多種細胞系混合組成，則無法將干擾過濾器應用于數(shù)據(jù)集，因為多個貢獻者可能在譜圖中產生不同的峰高，從而導致干擾過濾器失效。

基于靶向測序600+ SNP位點及染色體片段的深度測序（3000X覆蓋）與智能分析，深度測序（CLA with Deep Sequencing）技術可同步實現(xiàn)細胞系高精度鑒定、微量污染檢測（1%靈敏度）及多維度遺傳解析。      

核心優(yōu)勢：

靶向測序：使用含 600+ SNP 和染色體片段的面板，結合 3000X 高深度測序，精準描繪遺傳特征。
 

智能分析：依托先進生物信息學，不僅能檢出 SNP，更能分析其頻率，提供深度信息。
 

高通量能力：單次運行可處理數(shù)百樣本，遠超傳統(tǒng) STR 的低通量。
 

多功能一體：兼具傳統(tǒng) STR 不具備的功能：檢測病毒/支原體污染、鑒定人類性別等遺傳特征、追蹤遺傳漂變與系統(tǒng)發(fā)育、精確定量混合樣本污染。      

 基于此，NGS 已成功構建大型 SNP 指紋庫（如涵蓋 >1200 種人癌細胞系和 30 種小鼠細胞系），點擊此處查詢SNP指紋庫信息。

下表比較了用于細胞系認證的深度測序CLA和基于PCR的STR檢測：

總結：深度測序CLA技術憑借其深度覆蓋、高分辨率、高通量、高靈敏度和多功能性，在細胞系鑒定領域超越了傳統(tǒng)的基于PCR的STR檢測方法。

多維度生物樣本驗證

1.污染檢測

  人-小鼠混合樣本定量（如96.3% 4T1 + 3.7% Detroit562）。

2. 微生物篩查

 支原體：m/h比值量化（如30:1表示每個宿主細胞對應30個支原體）。

病毒：HBV、EBV等17種病毒檢測。

3.遺傳分析

 人類樣本性別、祖先背景（如CHB漢族 vs CEU歐洲人）。

樣本溯源：構建PDX模型系統(tǒng)發(fā)育樹。

混合細胞：準確估算三種細胞系的混合比例，靈敏度為 1%。