广州二代测序单细胞测序百万通量平台

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（cellcluster）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。烈冰单细胞测序，助力您的深入科学探究。广州二代测序单细胞测序百万通量平台

单细胞RNA-seq、RNA-seq和逆转录qPCR（RT-qPCR）都采用一个共同过程，即分离RNA并将其转化为cDNA进行分析。不过，每种分析在开展方式和获得的数据上有所不同。RNA-seq和RT-qPCR都是先从大量细胞中分离RNA，然后将其转化为cDNA。RNA-seq是使用cDNA来构建新一代测序文库，从而测定整个转录组的基因表达。RT-qPCR则是从cDNA中扩增特定靶点，并通过荧光测定表达水平。RT-qPCR限于已知靶点，而RNA-seq可实现无偏倚的全转录组基因表达分析。然而，这两者只能提供细胞群体内基因表达的平均情况。单细胞RNA-seq则在分离RNA之前将单细胞分离到微孔或单个微反应容器中。然后用细胞特异性的条形码标记RNA，确保来自每个细胞的cDNA可以追溯到起源细胞。与RNA-seq相似，带有条形码的cDNA也被用于构建新一代测序文库，从而能够对每个细胞的整个转录组进行基因表达测定。10X单细胞测序商业化服务截至2021年10月，烈冰助力发表单细胞测序文章近20篇。

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。保证数据获得后的处理结果的准确性，为后续细胞类型鉴定和功能分析打下坚实基础。

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。测序可准确地分析基因表达差异、基因结构变异、筛选分子标记（SNPs或SSR）等生命科学重要问题。

烈冰与国内高校、研究所、医院和药企单位开展深度合作，服务于600+临床与研究机构，1000+客户和5000+重要科研项目，助力并联合发表300+篇CNS等国际学术期刊（不完全统计），在单细胞领域，烈冰助力用户发表单细胞文献30+篇，总IF＞300+，IF＞10+以上文章占比65%以上，包含Immunity、NatureCellBiology、NaturePlants、AdvancedScience等生物领域国际主流学术期刊，已发表文章研究领域涵盖包括COVID-19研究、疾病发生转移机制，免疫研究、脑神经、白血病、胚胎发育、糖尿病、退行性疾病和植物领域研究等。烈冰专研单细胞多组学测序领域。长沙二代测序单细胞测序数据分析可视化

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一味的追求高细胞数量的捕获，小心得不偿失，原因在这：单细胞测序所有的分析都是基于细胞聚类进行，而细胞聚类是在区分cell和non-cell后，获得细胞基因表达谱，通过降维（pca），无监督聚类以及可视化（t-SNE）得到的。进行细胞聚类时需要考虑到每个细胞的基因表达模式，因此即使是相同的数据，在剔除几个细胞的情况下，前后获得的聚类图也会出现明显不同。而当细胞捕获数过多时，无论是假阴性和假阳性数据还是多细胞数据，都会对正常细胞聚类产生影响，造成聚类结果失真。这也是很多文章，特别是很多高分文章，为什么单个样本捕获细胞数在2000-3000的原因了。烈冰建议单个样本捕获细胞数在3000-5000个时，数据量在100G左右时，可以满足分析和文章发表的多重需求。广州二代测序单细胞测序百万通量平台

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