上海高通量测序单细胞多组学平台

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。烈冰科技已建立了基于单细胞测序的高通量测序实验多平台。上海高通量测序单细胞多组学平台

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。北京single cell RNA单细胞多组学数据分析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。

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。

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。单细胞测序技术提供了单个细胞水平下的科学研究视角。

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。随着组学新技术的不断涌现，高通量的方向发展，通过对多组学数据的整合分析，已成为科研究新方向。上海高通量测序单细胞多组学数据分析可视化

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。上海高通量测序单细胞多组学平台

基于桥式PCR技术的簇生成可以将模版链迅速扩增成千上万倍，保证过程中足够的测序深度。测序时使用特殊标记的dNTP：1）碱基上通过敏感键修饰上不同的荧光基团，用于区分ATCG；2）3端使用叠氮基团封闭，保证一次循环只上一个dNTP。每一轮循环结束时，会通过高速荧光显微镜记录荧光图像，再通入试剂除去荧光基团和叠氮基团，开启下一循环。通过分析读取同一位点的荧光，实时获取模版链的碱基序列。由于过程中使用的化学反应并不可控，随着循环数的增大会出现不同步的情况，因此Illumina的读长只能限制在200bp左右。上海高通量测序单细胞多组学平台

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