合肥单细胞测序多组学测序

Single Cell Sequencing技术，即利用优化后的高通量测序技术（NGS，Next Generation Sequencing）分析每一个单个细胞的序列信息，从而更高分辨率地揭示细胞间的细胞差异以及其在微环境中的功能情况。那么问题来了，如何获得单个细胞？如果无法获得单个细胞这一切都是不成立的；如何获得大批量的单个细胞？单个组织细胞群体通常在百万级别以上，如果被检测的测序细胞数量过小精确度不足；如何低成本地获得大批量单个细胞？单细胞测序成本非常高，尤其是需要测2000~3000个以上的细胞的时候，如果单个细胞的分选成本也很高，技术根本无法普及。所以，正因为这些问题的存在使得高通量测序在单个细胞测序应用中的普及度一直不足，直到几个突破性技术的诞生。烈冰生物全转录组测序通过双文库构建，实现多种RNA的一网打尽。合肥单细胞测序多组学测序

一味的追求高细胞数量的捕获，小心得不偿失，原因在这：单细胞测序所有的分析都是基于细胞聚类进行，而细胞聚类是在区分cell和non-cell后，获得细胞基因表达谱，通过降维（pca），无监督聚类以及可视化（t-SNE）得到的。进行细胞聚类时需要考虑到每个细胞的基因表达模式，因此即使是相同的数据，在剔除几个细胞的情况下，前后获得的聚类图也会出现明显不同。而当细胞捕获数过多时，无论是假阴性和假阳性数据还是多细胞数据，都会对正常细胞聚类产生影响，造成聚类结果失真。这也是很多文章，特别是很多高分文章，为什么单个样本捕获细胞数在2000-3000的原因了。烈冰建议单个样本捕获细胞数在3000-5000个时，数据量在100G左右时，可以满足分析和文章发表的多重需求。宁波单细胞测序数据分析培训班全线搭建10x Genomics单细胞测序平台。

单细胞测序庞大的数据烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，可实现零代码操作、简单方便：单细胞浏览器的操作简单，不需要命令行操作。简单拖拽、设置参数即可运行，即使生信0基础用户也可以运用自如；可视化展示海量结果文件：可视化展示Cluster的基因数，UMI数量、线粒体RNA占比信息；以及不同Cluster对应的细胞数量、基因表达量、RNA表达量、样本细胞分布、线粒体RNA表达量等；3D立体展示，文章动图先人一步：单细胞浏览器针对t-SNE图、UMAP图和pseudotime结果进行三维立体展示，更加直观立体的观察细胞分布和聚类情况。

基于10X Geomics 动态微流控技术，利用Tn5转座酶酶切开放染色质，形成短片段，单细胞ATAC测序在表观基因组学水平上，揭示单细胞染色质的可及性问题，区分细胞异质性，获得开放染色质的位置、转录因子的结合位点、核小体的调控区域和染色质状态等信息，是单细胞表观遗传学的重要突破：分析每个细胞数千个独特的染色质开放区域，识别细胞类型和细胞状态；识别重要的转录因子，进行谱系和发育追踪；探究驱动细胞类型和状态之间基因表达差异的非编码序列；探究细胞类型特异性和基因调控网络特征等。是当前重要的多组学研究基因表达和表观遗传学的手段。深度的单细胞测序数据解读助力医疗健康大时代。

相对于Smart-Seq技术在细胞数量上的问题，10X平台普遍提供的细胞数量都在1000-20000不等的测序细胞量，这个量级的测序细胞量已经可以说能够完全覆盖绝大部分组织的Single Cell群体类型。因此，这两种技术对于基于基因表达进行准确细胞分型上，无论是从细胞数量上来说还是表达检测可靠性来说，都会更实用。同时依托Random Cell Label技术，使得其对于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等设备存在的Index hooping现象，相对于Smart-Seq数据来说，影响几乎可以忽略不计（10X Genomics官方网站曾给出hooping测试结果，显示无影响。烈冰斥巨资引进Novaseq6000，开启更大通量测序新纪元。南京10X Genomics单细胞测序多组学测序

截至2021年10月，烈冰助力发表单细胞测序文章近20篇。合肥单细胞测序多组学测序

从单细胞测序描述性分析转向复杂样本中不同细胞类型的功能解析，越来越需要一种多组学的细胞生物学视角。通过单细胞多组学——即对不同组学的数据集进行分析和整合——科学家能够从同一个单细胞来源中检测多种细胞特征。这些特征包括全转录组基因表达、细胞表面蛋白表达、免疫组库序列（包括T细胞和B细胞受体）以及用于了解表观基因组调控的开放染色质区域。随着单个实验可提供更多信息丰富的数据，研究人员的获益更多，包括保留珍贵样本、提高生产力、减少因批次效应引起的错误，并节省更多的高科技资源（从资助基金到人员时间）。合肥单细胞测序多组学测序

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