济南single cell RNA单细胞多组学数据分析可视化

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。单细胞多组学突破了以往单细胞检测的单一性,可更多样化。济南single cell RNA单细胞多组学数据分析可视化

SingleCellSequencing技术，即利用优化后的高通量测序技术（NGS，NextGenerationSequencing）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。深圳scRNA单细胞多组学测序服务利用单细胞多组学技术能够更有效地研究细 胞在特定时空状态下各组学间的复杂联系。

RNA测序（RNA-seq）是转录组学研究的重要工具，也是生命科学领域常用的技术之一。相比于传统通路研究低维度、低通量的局限性，转录组学有以下优势：1）能够动态考察细胞基因组的表达，多维度地反映差异变化；2）可用于研究占RNA绝大部分的非编码RNA，研究其结构以及在细胞生命活动中的重要调控作用；3）与蛋白组学研究相互补充，多角度呈现细胞水平的变化信息。作为转录组学研究的技术基础，RNA测序技术也在不断地更新迭代，现如今更大通量、更深精度的测序为众多科研和医学工作者提供了丰富的工具和探索真理的手段。

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”。单细胞多组学测序主要包含细胞分离、文库构建、高通量测序和生物信息学分析等步骤。

对于单细胞测序而言，常常需要先构建细胞图谱，在此基础上再开展后续各项分析，并且数据分析时以细胞聚类（cell cluster）为讨论对象，而不是像常规Bulk测序一样以组别为分析对象，因此单细胞测序项目对样本入组要求没有Bulk测序那样严格，但是单细胞测序，特别是目的为图谱研究时，需要通过提高样本复杂度（增加样本数），尽可能的构建某一疾病类型、群体细胞图谱信息。因此，单细胞测序实验设计时首先需要保证生物学重复，不同样本来源的样本建议单独进行细胞解离和捕获、建库、测序，以保证捕获到足够的细胞数，单个样本分别捕获细胞时，后续分析除了整体分析以外，还可以做单样本分析，保证分析的完备准确性。分子检测型单细胞多组学测序技术中也有一些集 中于探究单细胞内表观遗传组各层面的变化及关联。武汉BD Rhapsody单细胞多组学数据分析

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。济南single cell RNA单细胞多组学数据分析可视化

BD的技术不再采用利用微流控孔道射出细胞和射出的磁珠碰撞的过程，进行单细胞捕获的技术，转而采用CytoSeq特有的蜂窝板技术。该技术用20万+的微孔（该数量级远大于Input细胞数量），保证单孔中的单细胞捕获。同时避免了10X中存在的概率碰撞影响捕获效率的问题，采用微孔捕获相对会有更好的捕获效率（来自两家企业商业宣传资料比对），保证Input细胞的高效使用。对于Input细胞的量更少的情况，可以基于百万级别的细胞总量开始进行前期处理以及后期捕获操作。而在细胞捕获完成后，进行细胞裂解后，同样的也进行细胞中RNApolyA序列的抓取工作。济南single cell RNA单细胞多组学数据分析可视化

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