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合肥BD单细胞多组学测序服务

来源: 发布时间:2022年09月09日

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。单细胞多组学 测序技术会转向研发多组学测序分析和功能验证同时 进行的方法。合肥BD单细胞多组学测序服务

如在现有研究方法基础上,进行特定亚细胞区域的蛋白质组学、相互作用蛋白质组学以及某种特定翻译后修饰类型的蛋白质组学的研究等。这将有助于诸多生化过程以及致病机理的全新认识与发现。随着基于单细胞蛋白质组学质谱研究方法的不断发展,单细胞分析方法的灵敏度、蛋白质的覆盖度、细胞通量、空间分辨率以及多组学的兼容能力会不断突破我们的认知极限。更重要的是,单细胞分析在临床诊断、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将会越来越大。重庆烈冰科技单细胞多组学数据分析可视化单细胞多组学数据整合的一大挑战在于不同组学的特征空间存在差异。

细胞中基因的表达是严格按照时间和空间顺序发生,因此细胞类型和基因表达具有时间特异性和空间特异性。时间特异性可以通过收集不同时间点的样本进行单细胞转录组测序来分析。但是单细胞转录组测序(scRNA-Seq)在单细胞悬液制备的过程中破坏了细胞的空间结构,无法给出固态异质化组织中细胞空间排布信息。而空间转录组可以解决这个问题,其以点阵形式记录组织切片细胞的空间信息,在保留组织形态结构的基础上,获得细胞/基因的空间表达特异性。

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。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。

2016年发表的DR-seq和G&T-seq技术,实现在单细胞内同时进行基因组和转录组的测序分析,使得研究人员能够在分析细胞间基因组差异和基因表达异质性的同时,进一步理解基因组序列差异、拷贝数变异与转录组异质性之间的关系.随后在同一个单细胞内,基于转录组、染色质可及性、染色质构象、DNA拷贝数、DNA甲基化、蛋白质丰度或者空间状态等整合分析的多组学方法也相继出现。相较于利用不同的单细胞单组学测序方法从一类细胞中分别获取转录组、基因组、表观遗传组等进行分析,单细胞多组学测序技术可以从同一个单细胞中同时获取多种组学数据,可以更好地反映细胞在特定状态下各组学间的关联以及复杂的分子调控网络。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。西安scRNA单细胞多组学

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。合肥BD单细胞多组学测序服务

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。合肥BD单细胞多组学测序服务

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