南京scRNA单细胞多组学

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。在单细胞转录组领域，将转录组与蛋白质结合的代表性例子只有单细 胞RＮＡ测序方法。南京scRNA单细胞多组学

烈冰科技作为国内同时拥有10XGenomics和BDRhapsody双分选平台的测序服务商及云计算服务供应商，经过多年实战，拥有丰富的单细胞悬液制备和分选经验，实测BDRhapsody对能够高效捕获粒细胞。针对不同的分选平台、建库方法，实战总结搭建出不同的数据预处理工作流程；烈冰科技NovelBrain®生物大数据平台能有效支撑生命科学研究、医疗健康等领域对大数据分析的需求。完备的高通量测序实验平台，包括NovaSeq6000、10XChromiumX、BDFACSMelody、PANNORAMIC数字切片扫描仪等，配合一支来自海内外名校、多学科交叉型的高素质综合团队，为您的科学研究保驾护航。无锡BD Rhapsody单细胞多组学技术支持单细胞测序技术提供了单个细胞水平下的科学研究视角。

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。

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。

单细胞转录组测序是在单细胞水平上高通量测序分析基因表达谱的技术，突破传统高通量测序的局限性，组织解离后，单个样本一次上机能捕获500-20000个细胞，基于每个细胞分别建库测序，获得单个细胞的基因结构和基因表达状态，并鉴定细胞的类型，可以在不同样本间从细胞类型的组成和丰度角度进行比较，反映细胞间的异质性。而2021年横空出世的10XGenomicsChromiumX平台实现了单块chip上的百万级别通量的细胞捕获，系统实现16个通道同时运行，每个通道可捕获2000-20000个细胞（不混样），并支持原ChromiumController体统外的多种细胞捕获百万级别通量实验，可准确鉴别稀有细胞类型和适配大规模单细胞研究。目前已应用的单细胞多组学联合分析包括转录组和基因组，转录组和ＤＮＡ甲基化、转录组和蛋白组。无锡烈冰科技单细胞多组学数据分析

深度的单细胞测序数据解读助力生物健康医疗时代。南京scRNA单细胞多组学

SingleCellSequencing技术，即利用优化后的高通量测序技术（NGS，NextGenerationSequencing）分析每一个单个细胞的序列信息，从而更高分辨率地揭示细胞间的细胞差异以及其在微环境中的功能情况。那么问题来了，如何获得单个细胞？如果无法获得单个细胞这一切都是不成立的；如何获得大批量的单个细胞？单个组织细胞群体通常在百万级别以上，如果被检测的测序细胞数量过小精确度不足；如何低成本地获得大批量单个细胞？单细胞测序成本非常高，尤其是需要测2000~3000个以上的细胞的时候，如果单个细胞的分选成本也很高，技术根本无法普及。所以，正因为这些问题的存在使得高通量测序在单个细胞测序应用中的普及度一直不足，直到几个突破性技术的诞生。南京scRNA单细胞多组学

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