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苏州scRNA单细胞多组学服务机构

来源: 发布时间:2022年09月09日

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。单细胞组学技术方法的不断 发展和改进, 为单细胞层级的多组学整合分析奠定了 基础。苏州scRNA单细胞多组学服务机构

细胞是构成生命的基础单元,迅速发展的单细胞测序技术为在单细胞层面研究细胞功能及其背后的基因调控机制提供了重要的技术手段,单细胞测序可用于检测多种不同的组学种类,包括转录组、染色质开放组、DNA甲基化组、组蛋白修饰组等等,对不同组学技术产生的数据进行整合分析有助于更地刻画细胞内的基因调控状态、揭示调控机制。然而,与传统的bulk数据相比,单细胞数据具有规模大、噪声高、异构性强等特点,如何通过开发新的计算方法实现对这些宝贵数据的有效利用已成为当今生物信息学领域关注的重点与热点。北京高通量测序单细胞多组学技术支持烈冰测序服务已助力300余篇国际主流期刊研究文章发表。

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。

相对于Smart-Seq技术在细胞数量上的问题,BD和10X这两个平台普遍提供的细胞数量都在1-6K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SingleCell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RandomCellLabel技术,使得其对于NovaSeq、HiSeqXTen、Hiseq4000等设备存在的Indexhooping现象,相对于Smart-Seq数据来说,影响几乎可以忽略不计(10XGenomics官方网站曾给出hooping测试结果,显示无影响。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。

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具,从生物学角度上看,转录组表示了基因表达的中间状态,可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理;而蛋白质是生物体直接的功能执行者,因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要探究生物体疾病机理、胁迫机制,精确研究重要基因的表达模式和调控机理,只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究,才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性,进而从整体上解释生物学问题。功能研究型单细胞多组学测序技术结合了CRISPR基因编辑技术, 深度挖掘基因表达调控与细胞功能。宁波烈冰单细胞多组学技术支持

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。苏州scRNA单细胞多组学服务机构

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