武汉单细胞多组学

单细胞技术让我们在基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学等层面上解析了许多错综复杂的生命密码。随着科技的进步，我们发现整合多个组学的信息可以更仔细地观察细胞之间的可变性，更清楚地识别特定细胞及其功能。单细胞多组学在临床诊断、疾病分型以及细胞发展机制这些重大生命科学领域方面的应用也将越来越广。单细胞技术从 2009 年发展到现在，研究范围不再局限于转录组，而是扩展到了基因组、免疫组、表观组、蛋白组等多组学水平。单细胞多组学测序技术提供了全新的视角来分析细胞的分化路径、细胞间的交互调控和细胞亚群的分离现象。武汉单细胞多组学

单细胞转录组测序是在单细胞水平上高通量测序分析基因表达谱的技术，突破传统高通量测序的局限性，组织解离后，单个样本一次上机能捕获500-20000个细胞，基于每个细胞分别建库测序，获得单个细胞的基因结构和基因表达状态，并鉴定细胞的类型，可以在不同样本间从细胞类型的组成和丰度角度进行比较，反映细胞间的异质性。而2021年横空出世的10XGenomicsChromiumX平台实现了单块chip上的百万级别通量的细胞捕获，系统实现16个通道同时运行，每个通道可捕获2000-20000个细胞（不混样），并支持原ChromiumController体统外的多种细胞捕获百万级别通量实验，可准确鉴别稀有细胞类型和适配大规模单细胞研究。BD Rhapsody单细胞多组学商业化服务高通量测序技术是对传统测序一次翻天覆地的改变，一次对几十万到几百万条核酸序列进行测定。

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”（sequencingbysynthesis）和大规模平行测序技术（massiveparallelanalysis,MPS），使测序通量和读取速度得到极大提升，烈冰生物斥巨资购置的Novaseq6000测序仪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）Primerbindingsite，用于结合PCR引物启动扩增反应。

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UMICounts-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非常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。随着组学新技术的不断涌现，高通量的方向发展，通过对多组学数据的整合分析，已成为科研究新方向。

单细胞多组学测序技术是在单细胞分辨率下精确分析细胞异质性和基因调控网络的新技术，提供了全新的视角来分析细胞的分化路径、细胞间的交互调控和细胞亚群的分离现象。转录组、表观基因组、蛋白组学和代谢组学的差异赋予了组织内同样基因组背景下的单个细胞的功能特异性。单个细胞的组学变化决定了组织的功能状态，因此，阐明组织的细胞异质性是破译生理功能和病理演变的关键。然而，以bulkＲＮＡ测序等为**的传统方法掩盖了细胞的异质性，细胞组学变化的平均水平。近１０年来，单细胞组学技术应运而生，实现了在单细胞分辨率下研究分子的变化规律。在单细胞水平上的多组学分析能够为研究组提供前所未有的临床和科研大数据。厦门single cell RNA单细胞多组学数据分析

目前单细胞多组学技术仍然处于技术探索及高通量开发阶段,但应用单细胞多组学分析是研究发展的必然趋势。武汉单细胞多组学

烈冰生物已空间转录组测序服务提供从一个组织切片样本中获取包括空间信息在内的全部转录组数据，从而可以区分和定位功能基因在特定组织区域内的活跃表达。其可以检测组织样本中的所有基因活动，并绘制活动发生的位置，这将有助于科学家更好地构建生物图谱，并进一步理解疾病和生物学过程。目前，空间转录组主要应用于多种疾病、免疫、发育、神经和病理学等研究领域。烈冰生物具有专业的实验团队、丰富的切片经验，配置了国际主流的仪器设备，实验团队针对不同组织类型优化完善实验方案，并制定了严谨规范的实验室SOP流程，保证空间转录组切片的质量，全优保障测序数据质量。武汉单细胞多组学

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