吉林10X单细胞测序数据分析

Fluidigm C1平台作为应用于单细胞测序（Single Cell RNA Sequencing）领域的商业化分选技术，基于富鲁达（Fluidigm®）的微流控技术，大约在几个小时中可以捕获96个左右的细胞，进行各类的Single-Cell测序建库。当然，通量还是比较小。但不可否认的是，现在很多非RNA类Single Cell测序，仍然在采用这样的技术，如Single Cell DNA-Seq，Single Cell ATAC-Seq等，都是采用此技术进行单细胞分选后再分别用不同试剂盒建库。所以可以说，至少在10X和BD，或者其他企业推出有效的Single DNA测序技术之前，C1仍然会是市场上的重要组成部分。单细胞测序平台，烈冰提供高性价比服务方案。吉林10X单细胞测序数据分析

10× Genomics单细胞方案要求使用具有较高活性的单细胞悬液。在实际实验中，我们发现因为样本类型和制备单细胞悬液方法的不同，容易出现单细胞悬液中死亡细胞的比例较高的情况。去除单细胞悬液中的死细胞和其他污染物对获得高质量数据是至关重要的。这是因为，死亡的细胞易裂解导致其中的RNA释放出来。这种cell-free RNA会导致检测的背景噪声，并会影响单细胞数据的质量。因此当样本活性较差时，对细胞悬液中细胞活性检测后，需要进行一般死细胞去除的工作（一般悬液活性小于70%时考虑此操作），以保证较高的上机捕获细胞的质量。南京高通量测序单细胞测序多组学测序烈冰生物全转录组测序通过双文库构建，实现多种RNA的一网打尽。

10× Genomics官方建议，当单细胞悬液活性低于70%时应做去除死细胞操作，并推荐使用MACS® Dead Cell Removal Kit(Miltenyi Biotec)。需要注意到，去除死细胞的操作会损失一定的细胞数量，10× Genomics和Miltenyi Biotec都没有给出单细胞悬液含有多少细胞数量才建议做去除死细胞的操作。基于烈冰多年单细胞测序实验经验，建议当细胞悬液进行质量和活性检测后，考虑对细胞活性在50%-70%的悬液进行去除死细胞的操作。而太低活性的悬液（小于30%），悬液中细胞大量死亡，可能已经丢失了原组织内的细胞比例和状态，失真严重，建议重新收集样本进行新的实验，保证数据的高质量和实验结果的准确性。

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。烈冰测序数据分析平台，不依赖已有物种信息，可研究非模式物种，针对不同平台的数据，制定多套流程；

RNA测序（RNA-seq）或芯片分析等大量样本的转录组学方法作为一类强大的工具，可提供混合样本的基因表达平均数据，帮助科学家开始揭示这种异质性。随后，技术创新的飞跃在单细胞技术上达到新高度——使得科学家能够定义细胞类型特异的基因表达，从过去的平均数据中分辨出真正驱动其表达模式的细胞异质性。这让研究人员能够更详细地表征组织异质性，鉴定稀有细胞类型，并逐个细胞地仔细分析其分子机制。当获得了对其研究的生物系统更为真实的图谱后，研究人员就有了更为坚实可靠的知识基础，并能在这个基础上规划下一步实验，以获取更深入的可行动见解。单细胞测序数据分析，认准烈冰NovelBrain生物信息数据分析平台。长沙10X单细胞测序服务机构

单细胞科联合空间转录组，展示组织切片中不同区域的基因表达情况，揭示精细病理区域中“唤醒”的信号通路。吉林10X单细胞测序数据分析

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。吉林10X单细胞测序数据分析

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