上海二代测序单细胞测序多组学测序

二代测序技术在测序方法上取得了重大突破，基于“边合成边测序”（sequencing by synthesis）和大规模平行测序技术（massive parallel analysis,MPS），使测序通量和读取速度得到极大提升，例如Illumina Solexa测序仪。Illumina的测序原理可以简化为四步：样品文库构建、簇生成、测序和数据分析。由于读长限制，样品DNA或由RNA逆转录得到的cDNA需要被打断成300-500bp的片段，并在3'和5'端接上3种序列：1）Index，用于区分样品来源；2）Adapter，用于结合测序通道上的位点；3）Primer binding site，用于结合PCR引物启动扩增反应。烈冰全线实验平台满足超深度、大规模发现和复杂疾病研究的测序。上海二代测序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。烈冰生物单细胞测序服务机构深度的单细胞测序数据解读助力医疗健康大时代。

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。

基于10X Next GEM技术，单细胞测序一次实验可以同时检测近万个细胞，可在一个样本中同时获3'端mRNA表达谱、如需和免疫组库（TCR和BCR）的数据进行联合时，即某些研究还需结合基因的表达谱和V(D)J数据进行复杂组织样本的是影响免疫应答分析，监测免疫疗法的效果，研究疾病发生、发展的分子机制，可进行单细胞免疫组库测序： 烈冰单细胞免疫组库平台具备：1000+项目经验，一次实验可同时获取1000-20000个细胞的文库构建，获得转录组和免疫组数据； 具备完善的免疫组库测序和实验质控流程，获取V(D)J全长序列的配对信息；丰富的免疫组库测序和数据分析经验，实现专属个性化数据分析服务，搭配单细胞分析云平台，一键导出交互性的动态结果报告。单细胞测序技术的迅速发展和应用推广，为从多维度揭示疾病发展提供了强有力的工具。

针对单细胞测序的细胞数量判断环节：主要是对细胞数量、基因表达量、测序质量进行整体描述。过滤标准：由于细胞破碎后游离RNA会释放到环境或孔中，并且测序中也会存在一些死细胞，导致数据存在background值。因此，我们需要设定一定的标准来过滤掉假细胞或死细胞。以10× Genomics为例，细胞数量判断主要通过分析UMI Counts-Barcode曲线斜率拐点，当存在多个斜率拐点的时候，结合预期UMI=500时的细胞数量进行过滤。当斜率拐点低于UMI=500的时候，选择UMI=500作为细胞的判断的标准；否则，选择和预期细胞数量接近的拐点作为细胞判断的位置。这样我们能够有效获得真实的并且在基因数量上可以分析的数据。单细胞测序技术遍地开花，烈冰服务让您的医学研究如虎添翼。重庆高通量测序单细胞测序多组学测序

烈冰引进国际主流单细胞和空间转录组测序平台，保障细胞精度的前提下提供组织内部精细区域的空间信息。上海二代测序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）。上海二代测序单细胞测序多组学测序

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