企业商机
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

单细胞测序结果动辄上百G数据量,庞大的数据对于分析平台和分析能力有着很高的要求,首先针对下机数据的质控环节:单细胞测序产生数亿的结果序列,不可避免的会出现低质量的测序结果,存在各种情况的序列污染。因此序列过滤及质量评估就会变得极为重要。序列质量主要通过测序质量值Q20/Q30的占比来表征,即碱基测序结果的错误率在1%/0.1%以下的比例。理想的测序结果reads的碱基质量均高于30。保证数据获得后第一步的处理结果的准确性,为后续细胞类型鉴定准确和功能分析打下坚实基础。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。成都single cell RNA单细胞多组学多组学测序

单细胞测序实验再样本细胞上机分选签,需要对细胞数量、细胞活性进行准确判断,这对SingleCell分选标记、建库、下机数据的质量都具有着决定性的作用。如若细胞计数偏高,将会影响建库的成功率;计数偏低,则会显著提高双细胞的比例;而细胞活率过低,就会使测序数据的利用率大打折扣,因此把好单细胞悬液质量这一关尤为重要。而在铺板过程中,由于不同操作人员手法具有不可避免的差异,不同的液体流速将直接影响单细胞的入孔效果。因此烈冰生物BDRhapsody单细胞分选平台配套了专门定制的电动移液器,其具有PrimeTreat、CellLoad、BeadLoad、Wash、Lysis、Retrieval多种操作模式,来对应各种不同的操作。通过已经设定的程序来控制液体的流速,大幅度降低人为操作习惯带来的差异,保证实验操作的一致性。无锡烈冰生物单细胞多组学测序服务公司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。

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。功能研究型单细胞多组学测序技术,结合了强大的CRISPR基因编辑技术,从而可以深度挖掘基因表达调控与细胞功能以及命运决定之间的因果关系。在未来,为了更系统地研究多层组学之间的互动关系对细胞命运的影响,一方面,单细胞多组学测序技术的策略会继续向转录组结合其他多个组学的三组学甚至四组学方向发展.另一方面,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,这种探究因果关系的策略对于揭示发育和疾病发展中的关键因子和分子网络模块十分重要。

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。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。

FluidigmC1平台基于富鲁达(Fluidigm®)的微流控技术应用于单细胞测序(SingleCellRNASequencing)领域的商业化中,该技术大约在几个小时中可以捕获96个左右的细胞,进行各类的Single-Cell测序建库。当然,通量还是比较小。但不可否认的是,现在很多非RNA类SingleCell测序,仍然在采用这样的技术,如SingleCellDNA-Seq,SingleCellATAC-Seq等,都是采用此技术进行单细胞分选后再分别用不同试剂盒建库。所以可以说,至少在10XGenomics、BD或者其他企业推出有效的SingleDNA测序技术之前,C1仍然会是市场上的重要组成部分。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。无锡scRNA单细胞多组学测序服务公司

单细胞多组学对不同组学技术产生的数据进行整合分析有助于更刻画细胞内的基因调控状态、揭示调控机制。成都single cell RNA单细胞多组学多组学测序

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。成都single cell RNA单细胞多组学多组学测序

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