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                              服務熱線400-065-1811

                              產品簡介

                              單細胞測序技術(single cell sequencing)是指在單個細胞水平上,對基因組、轉錄組、表觀組進行高通量測序分析的一項新技術,它能夠彌補傳統高通量測序的局限性,揭示單個細胞的基因結構和基因表達狀態,反映細胞間的異質性。

                              2013年,《Science》將其列為年度最值得關注的六大領域榜首;2015年再次登上Science轉化醫學封面。2018年躋身Science 年度突破技術; 2019年,單細胞多組學被列為Nature Methods年度技術,2021年,又被評選為10大創新生物科技之一...目前,單細胞測序技術在腫瘤、發育生物學、微生物學、神經科學、以及植物學等領域發揮重要作用,正成為生命科學研究的焦點,具有廣闊的應用前景。


                              單細胞轉錄組測序流程--點我了解更多

                              我們的優勢

                              1. 擁有行業認可的10X Genomics和BD Rhapsody單細胞平臺,實現真正意義上的單細胞測序;

                              2. 具有豐富的、針對不同樣本類型的單細胞懸液制備經驗,如:外周血、細胞系、新鮮/凍存器官組織、腫瘤組織,確保細胞活性達到測序要求;

                              3. 擁有成熟的單細胞測序文庫構建技術,一次性完成1000-10000個細胞的文庫構建,真正測全組織中所有細胞類型,做到對樣本中所有類型細胞的全面解析;

                              4. 具備完善的單細胞測序和實驗質控流程,以及豐富的單細胞測序和數據分析經驗,實現個性化、定制化數據分析服務。

                              樣本要求

                              樣本類型:

                              組織、血液、培養的細胞系、制備好的單細胞懸液

                              注:若客戶樣本為組織,且無能力進行組織解離來獲取單細胞懸液,烈冰將盡可能提供技術及實驗上的幫助,但因不同類型樣本的特異性,無法保證實驗方法適用于所有類型組織。

                              質量要求:

                              1. 細胞活性大于70%

                              2. 濃度為500-2000細胞/μl

                              3. 體積不小于200μl

                              4. 細胞培養基及緩沖液不能含Ca2+和Mg2+

                              5. 細胞體積小于40μm

                              實驗流程

                              數據分析流程


                              結果示例

                              1、細胞數量判斷
                              對測序數據中的cell barcode信息及其對應的counts數進行統計,判斷測序樣本中實際檢測到的細胞數量。

                              注:橫坐標為細胞數量,縱坐標為每個細胞對應的平均counts數,根據曲線的斜率判斷實際檢測的細胞數量



                              2、基因組比對和表達量統計
                              將測序數據比對到物種對應的基因組上,獲得基因組比對的bam文件。再將比對到同一基因上的UMI進行合并,并去除重復的UMI序列,統計每個細胞中檢測到的基因數以及轉錄本數量,獲得表達量矩陣表。

                              注:左圖為細胞中總共檢測到的基因數量,右圖為去除重復UMI后統計的基因數量



                              3、細胞過濾和數據標化
                              利用基因組比對結果以及表達量結果對測序檢測到的細胞進行過濾,去除細胞中基因檢測數少、線粒體基因占比大的細胞,統計過濾后的細胞數量并得到對應的表達量矩陣表。采用數據標準化方法(CPM/RLE/UQ/TMM/scran/Downsampling等),對不同樣本中細胞基因表達量進行標準化,得到標準化后的表達量矩陣表。

                              注:左圖為每個細胞中的線粒體占比——nUMI數量相關性分析圖,
                              右圖為單細胞測序中每一個細胞的基因——nUMI數量相關性分析圖



                              4、細胞亞群分析
                              基于每個細胞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分析對細胞的分群結果進行可視化展示。同時,還可以對不同樣本中各細胞亞群的占比情況進行統計分析。

                              Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.

                              注:左圖為前列腺腫瘤組織細胞亞群鑒定t-SNE圖展示;右圖為不同樣本中各細胞亞群的占比情況




                              5、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. Glia, 2021 Mar;69(3):765-778.

                              注: Marker基因的Feature Plot圖和Violin圖



                              6、功能分析(GO Analysis)和信號通路分析(Pathway Analysis)
                              分別采用NCBI/UNIPROT/SWISSPROT/AMIGO等GO數據庫,以及KEGG數據庫,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. Glia, 2021 Mar;69(3):765-778.

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

                              Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.

                              7、SCENIC分析
                              基于轉錄因子靶點數據庫(或者轉錄因子Motif數據庫),轉錄因子及其靶基因在目標細胞群體中的表達情況,計算每一個轉錄因子在細胞中的調控基因以及其調控強度(AUCell Score),找到每一個Cell Cluster的特異性轉錄因子。

                              Chen, et al. Nature Communication 2020; 11:5077



                              8、Qusage分析
                              基于基因集和基因表達的定量,采用方差膨脹因子算法(Variance Inflation Factor),對于基因集進行類富集度分析得到不同Cluster的不同的基因集(諸如KEGG/GO/GSEA,甚至研究者自己搜集的基因集)進行富集度分析,比較不同Cluster的富集度差異。

                              Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.


                              9、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。

                              Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.

                              Sun, et al. Annals of the Rheumatic Diseases, 2019, 79(3):215926.

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



                              10、細胞間通訊分析
                              以細胞亞群的基因表達量數據為研究對象,獲得細胞中的配體及受體基因的表達信息,得到細胞亞群間的信號通訊關系。

                              Chen, et al. Nature Communication, 2020;11:5077.

                              注:橫坐標表示細胞類型,縱坐標表示細胞間通訊關系,圓圈大小表示顯著性差異水平,圓圈顏色越紅表示細胞間通訊關系越強



                              11、TCGA預后聯合分析
                              以TCGA臨床信息以及篩選到的關鍵基因為研究對象,結合TCGA臨床數據,進行預后分析,獲得該基因/基因集與臨床預后之間的關系。

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

                              注:橫坐標表示生存期,縱坐標表示占比,不同顏色曲線代表不同分組



                              文獻示例

                              [1] A rice single cell transcriptomic atlas defines the developmental trajectories of rice floret and inflorescence meristems,New Phytologist,2022 IF=10.15


                              [2] Single-cell transcriptome analysis revealed a suppressive tumor immune microenvironment in EGFR mutant lung adenocarcinoma,Journal for ImmunoTherapy of Cancer,2022 13.751


                              [3] Single cell analysis reveals transcriptomic remodellings in distinct cell types that contribute to human prostate cancer progression,Nature Cell Biology,2021 IF=28.821


                              [4] Multiomics analysis reveals a distinct response mechanism in multiple primary lung adenocarcinoma after neoadjuvant immunotherapy,Journal for ImmunoTherapy of Cancer,2021  IF=13.751


                              [5] The zinc finger protein Miz1 suppresses liver tumorigenesis by restricting hepatocyte-driven macrophage activation and inflammation,Immunity,2021 IF=31.745


                              [6] Intra-heterogeneity in transcription and chemoresistant property of leukemia-initiating cells in murine Setd2?/? acute myeloid leukemia,Cancer Communication,2021   IF=10.392


                              [7] Multiomics analyses reveal a critical role of selenium in controlling T cell differentiation in Crohn’s disease,Immunity,2021 IF=31.745


                              [8] Single-cell analysis reveals EP4 as a target for restoring T-cell 1 infiltration and sensitizing prostate cancer to immunotherapy,Clinical Cancer Research,2021 IF=12.53


                              [9] Pluripotency acquisition in the middle cell layer of callus is required for organ regeneration,Nature Plants,2021 IF=15.79


                              [10] Single-Cell Transcriptome Profiling Reveals Multicellular Ecosystem of Nucleus Pulposus during Degeneration Progression,Advanced Science,2021 IF=16.802



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