scRNA单细胞多组学

FluidigmC1平台基于富鲁达（Fluidigm®）的微流控技术应用于单细胞测序（SingleCellRNASequencing）领域的商业化中，该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SingleCell测序，仍然在采用这样的技术，如SingleCellDNA-Seq，SingleCellATAC-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10XGenomics、BD或者其他企业推出有效的SingleDNA测序技术之前，C1仍然会是市场上的重要组成部分。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。scRNA单细胞多组学

BDRhapsody单细胞分选系统集成了荧光显微成像系统，可以对不同荧光标记的细胞进行检测并计数。在进行质量评估之前，首先要将细胞的培养体系更换成上机所需的Buffer。在这个过程中，需要进行多次离心、重悬操作，烈冰Novelbio单细胞实验团队推荐采用水平转子离心机来进行这步操作。这种离心机可以有效减少细胞在多次更换Buffer过程中的损失，尤其是对于细胞量较少的样本来说，显得非常有必要。更换完Buffer之后，还需要将细胞进行过筛操作，去除较大的细胞团，获得较为纯净的单细胞悬液。杭州烈冰生物单细胞多组学平台以单细胞转录组为中心的多组学联合分析有利于更好地理解基因变化与表型变化之间的关联性。

多样本数据合并：FractionofReadsKept：合并样本时，各样本根据MappedBarcodedReadsperCell数量计算出来的数据利用率。如果各样本间该参数值相差很大，需要进行Downsample处理，以数据量少的样本为基准将不同样本中细胞测序深度标化到同一水平，从而避免因测序深度差异导致的基因检测数量、基因表达水平的差异。烈冰科技自主研发的单细胞云平台致力于帮助每一位客户定制化分析数据，深入解读数据分析结果，深入挖掘其背后的生物学意义；从操作便捷、结果可视化、分析可追溯、系统稳定等方面助力单细胞研究，加速科研进程！

机体为响应各种应激，其细胞会从一种功能“状态”转变为另一种功能“状态”；当细胞在不同状态之间转变时，往往会经历转录重组，导致一些基因被“沉默”，一些基因被重新“唤醒”，但纯化这些瞬态细胞进行研究是很困难或不可能的；scRNA-seq拟时序分析可以让我们在不需要纯化的情况下查看这些细胞状态。拟时序分析，即根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况，构建细胞谱系发育，但这里的时间并不是真时间，而是一个虚拟的时间，是指的细胞与细胞之间的转化和演替的顺序和轨迹。即使在同一个样本中，也会存在多种不同的细胞形态。因此，不论测定了多少样本，我们都可以采用拟时序分析对样本中的细胞转化和变化进行描述。为了能深入分析和理解细胞状态和命运决定的机制, 将单细胞各组学技术结合在一起的单细胞多组学技术产生。

reads数、基因表达量及细胞数量判定过程中：以捕获5000个细胞、100G的测序量为标准，每个细胞的reads数大约在50k左右；每个细胞的基因中位数取决于样本的细胞类型，例如成熟的B，T，粒细胞数量较多的组织中，由于该类型细胞表达的基因数普遍较少，导致基因中位数下降。而某一疾病组织、或者体外培养的如干细胞等，他们的基因表达数较高，甚至可以超过1万，这就导致该类样本基因中位数非常高。因此，我们对细胞数量以及基因中位数确认时，需要考察实际组织的细胞组成。单细胞测序数据分析，认准烈冰NovelBrain生物信息数据分析平台。宁波烈冰生物单细胞多组学服务机构

单细胞转录组技术在多个研究领域都发挥了重要的推进作用，揭示了组织中微量的细胞类型和基因表达特征。scRNA单细胞多组学

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。scRNA单细胞多组学

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