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                              服務熱線400-065-1811

                              產品簡介

                              單細胞核測序技術是在單細胞水平上發展起來的技術,該技術可將凍存樣本直接制核捕獲,且依舊保存單細胞測序的高分辨率,能夠準確區分細胞異質性,揭示單個細胞的基因結構和基因表達狀態。因其對樣本包容性高,核測序的出現解決了某些珍貴凍存樣本,異形細胞樣本無法進行單細胞實驗的問題,在心肺疾病,神經發育等領域助力臨床治療和診斷,加速精準醫療時代。

                              我們的優勢

                              1. 突破性改進制核手段,跳過樣本消化步驟,凍存組織直接制核

                              2. 消除因消化偏好性造成的細胞解離偏差,且保證制核質量遠高于上機捕獲要求

                              3. 烈冰全程嚴格地質量把控,提供從實驗設計到分析產出的一站式服務流程

                              樣本要求

                              樣本類型:

                              1.凍存組織、培養的細胞系等,一般取黃豆粒大??;

                              2.-80℃冰箱保存,送樣時干冰運輸

                              實驗流程

                              數據分析流程

                              結果示例

                              1、細胞亞群分析
                              基于每個細胞核中的基因表達量數據,采用聚類算法對細胞進行亞群分析,同時采用 t-SNE /Umap分析對細胞的分群結果進行可視化展示。

                              Zhang, et al. Science Bulletin, 2020 Dec.

                              注:圖為獼猴腦組織細胞亞群鑒定t-SNE圖展示

                              2、Marker基因鑒定
                              鑒定不同細胞亞群中的Marker基因,并對Marker基因的表達分布進行可視化展示。

                              Zhang, et al. Science Bulletin, 2020 Dec.

                              注:Marker基因的Violin圖(左)和bubble plot圖(右)

                              3、差異基因篩選
                              針對所有或者特定細胞亞群,進行細胞亞群間差異表達基因篩選,獲得細胞亞群間差異表達基因。

                              Zhang, et al. Science Bulletin, 2020 Dec.

                              注:該圖為不同細胞亞群間差異基因聚類分析圖(Heatmap)

                              4、功能分析(GO Analysis)和信號通路分析(Pathway Analysis)
                              對Marker基因/差異基因進行功能分析和信號通路分析,從而得到這些基因群體所顯著性富集的GO條目和Pathway條目。

                              Zhang, et al. Science Bulletin, 2020 Dec.

                              5、Pesudotime分析
                              以細胞的表達量數據為研究對象,采用TSCAN/monocle/SLICER/Ouija等算法,在虛擬時間軸上對細胞的變化模式進行分析,模擬重建細胞的動態變化過程,獲得細胞間的狀態轉換關系,以及不同狀態細胞間差異基因的表達情況。

                              Zhang, et al. Science Bulletin, 2020 Dec.

                              Zhang C, et al. J Immunother Cancer, 2021;9:e002312.

                              注:細胞間狀態轉換的pesudotime軌跡圖(左)和Heatmap圖(右)

                              文獻示例

                              [1] Zwettler, F. U., Spindler, M. C. , et al.Tracking down the molecular architecture of the synaptonemal complex by expansion microscopy. 2020. Nature Communications, 11(1). https://doi.org/10.1038/s41467-020-17017-7


                              [2] Weichenhan, D., Lipka, D. B., et al. Epigenomic technologies for precision oncology. 2020. Seminars in Cancer Biology. https://doi.org/10.1016/j.semcancer.


                              [3] Williams, K., Ingerslev, L. R., et al. Skeletal muscle enhancer interactions identify genes controlling whole-body metabolism. 2020. Nature Communications, 11(1), 1–16..https://doi.org/10.1038/s41467-020-16537-6


                              [4] Aragona, M., Sifrim, A., et al. Mechanisms of stretch-mediated skin expansion at single-cell resolution. 2020. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2555-7


                              [5] Porubsky, D., Sanders, A. D., et al. Recurrent inversion toggling and great ape genome evolution. 2020. Nature Genetics, 52(8), 849–858. https://doi.org/10.1038/s41588-020-0646-x


                              [6] Ding, J., Adiconis, X., et al. Systematic comparison of single-cell and single-nucleus RNA-sequencing methods . 2020. Nature Biotechnology, 38(6), 756. https://doi.org/10.1038/s41587-020-0534-z


                              [7] Porubsky, D., Sanders, A. D., et al. Recurrent inversion toggling and great ape genome evolution. 2020. Nature Genetics, 52(8), 849–858. https://doi.org/10.1038/s41588-020-0646-x


                              [8] Williams, K., Ingerslev, L. R.,et al. Skeletal muscle enhancer interactions identify genes controlling whole-body metabolism. 2020. Nature Communications, 11(1), 1–16. https://doi.org/10.1038/s41467-020-16537-6


                              [9] Zhou, Y., Song, W. M., ,et al. Human and mouse single-nucleus transcriptomics reveal TREM2-dependent and TREM2-independent cellular responses in Alzheimer’s disease . 2020. Nature Medicine, 26(6), 981.

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