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单细胞多组学基本参数
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  • 科研(临床)检测服务
单细胞多组学企业商机

随着单细胞转录组测序技术(scRNA-Seq)的蓬勃发展,其在在胚胎发育,肿瘤细胞异质性,免疫细胞转化等多方面屡建奇功,但是由于细胞形态的不同和单细胞制备中细胞敏感性的差异等因素影响,scRNA-Seq在数据分析时可能会出现细胞类型占比失真,个别细胞类型丢失等情况。为了克服单细胞测序技术的局限性,单细胞核转录组测序技术(snRNA-Seq)应运而生,snRNA-Seq可利用冻存组织直接制备单细胞核进行转录组测序,不仅克服了细胞形态差异致使的细胞捕获差异,还克服了单细胞测序必须使用新鲜样本的多个局限性。首先 出现的单细胞多组学方法就是将转录组与其他组学技术结合。广州高通量测序单细胞多组学测序

高通量测序技术(High-throughputsequencing)又称“下一代”测序技术(“Next-generation”sequencing),以能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定和一般读长较短等为标志。高通量测序技术是对传统测序一次颠覆性的改变,一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定,因此在有些文献中称其为下一代测序技术(nextgenerationsequencing)足见其划时代的改变,同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能,所以又被称为深度测序(deepsequencing)。而烈冰科技具有专业生物背景和十二年科研服务经验,已助力Nature,immunity等在内的300+篇CNS文章发表。苏州上海烈冰生物单细胞多组学多组学测序单细胞多学可包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、影像组学。

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)。单细胞测序因其强大的探究疾病--细胞--基因的关系,一度成为高通量测序技术的“天花板”。

空间转录组测序的数据分析基本分为三个阶段:1.数据的预处理部分;2.Spot点阵的分群与定义;3.Spot分群的功能与生物学价值。每一个部分都不可或缺,其结果都对后续的分析结果有重要影响。由于空间转录组的序列结构与单细胞转录组测序的左端序列结构是非常接近的,都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕获区域这样的设计。右端普遍为捕获的RNA序列。因此采用单细胞的原始数据过滤策略即可,左端可以考虑切下捕获区域前的序列区域作为后续分析用的序列以减少分析负荷。随后,采用10X官方的Spatialranger的策略进行后续分析,解析出位于空间位置中的有效的Spot表达矩阵。为了能深入分析和理解细胞状态和命运决定的机制, 将单细胞各组学技术结合在一起的单细胞多组学技术产生。

空间转录组数据可以用单细胞转录组数据的分析策略进行分析,例如,利用GO和Pathway分析筛选不同发育时期特定空间区域内的信号通路及其关键基因的较大情况,揭示在特定发育时期特定区域内发生的生物学过程。针对任何一个基因,空间转录组可以显示表达该基因的点阵及其空间排布;单细胞转录组可以给出该基因表达的细胞类群;原位测序可以给出该基因在细胞内的表达状况。通过不同发育时间点的信息比较,可以分析细胞类群在某个部位在不同时间点的差异,给出其在细胞内的真实的演变状况。单细胞多组学可从整体层面快速有效地探寻疾病发生、发展的根本原因或药物作用靶点等信息。scRNA单细胞多组学测序价格

单一的转录本研究不能体现生命进程的变化,因此多组学联合分析成为解析生命进程的有力工具。广州高通量测序单细胞多组学测序

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。广州高通量测序单细胞多组学测序

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