苏州single cell 单细胞多组学平台

烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，可实现零代码操作、简单方便：单细胞浏览器的操作简单，不需要命令行操作。简单拖拽、设置参数即可运行，即使生信0基础用户也可以运用自如；可视化展示海量结果文件：可视化展示Cluster的基因数，UMI数量、线粒体RNA占比信息；以及不同Cluster对应的细胞数量、基因表达量、RNA表达量、样本细胞分布、线粒体RNA表达量等；3D立体展示，文章动图先人一步：单细胞浏览器针对t-SNE图、UMAP图和pseudotime结果进行三维立体展示，更加直观立体的观察细胞分布和聚类情况。单细胞测序技术遍地开花，烈冰服务让您的生物医学研究如虎添翼。苏州single cell 单细胞多组学平台

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。上海single cell RNA单细胞多组学多组学测序单细胞测序是高通量测序下的又一重大技术突破。

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。

2016年发表的DR-seq和G&T-seq技术,实现在单细胞内同时进行基因组和转录组的测序分析,使得研究人员能够在分析细胞间基因组差异和基因表达异质性的同时,进一步理解基因组序列差异、拷贝数变异与转录组异质性之间的关系.随后在同一个单细胞内,基于转录组、染色质可及性、染色质构象、DNA拷贝数、DNA甲基化、蛋白质丰度或者空间状态等整合分析的多组学方法也相继出现。相较于利用不同的单细胞单组学测序方法从一类细胞中分别获取转录组、基因组、表观遗传组等进行分析,单细胞多组学测序技术可以从同一个单细胞中同时获取多种组学数据,可以更好地反映细胞在特定状态下各组学间的关联以及复杂的分子调控网络。单细胞多组学的研究对生物标志物的发现，细胞分化发育研究等均有重要意义。

烈冰生物生信分析团队紧追国际前沿、整合添加多项国际期刊认可的空转分析工具，构建一套完整的数据分析流程；精心研发空转结果浏览器，可同步展示空间转录组与单细胞测序分析结果，详细深入地解析空间转录组数据。完成从Rawdata（原始数据）到Spot-Gene的具有定位信息的表达矩阵的过程后，就进入了空转的第二步，去进行Spot的Cluster的过程，熟悉单细胞测序的研究者知道，Cluster在单细胞测序中往往表示为细胞的类型，也就是说能聚在一起采用算法分为一个群体细胞是一个Celltype（当然分情况也会有不同）。而在空转中，也正是由于前面提到了细胞的非单一性，导致了这里的分群并不是单纯的同一细胞类型，而应该认为是具有相同细胞组成的点阵区域，或者说是近似的组织结构区域。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。西安烈冰科技单细胞多组学多组学测序

分子检测型单细胞多组学测序技术中也有一些集 中于探究单细胞内表观遗传组各层面的变化及关联。苏州single cell 单细胞多组学平台

细胞中基因的表达是严格按照时间和空间顺序发生，因此细胞类型和基因表达具有时间特异性和空间特异性。时间特异性可以通过收集不同时间点的样本进行单细胞转录组测序来分析。但是单细胞转录组测序（scRNA-Seq）在单细胞悬液制备的过程中破坏了细胞的空间结构，无法给出固态异质化组织中细胞空间排布信息。而空间转录组可以解决这个问题，其以点阵形式记录组织切片细胞的空间信息，在保留组织形态结构的基础上，获得细胞/基因的空间表达特异性。苏州single cell 单细胞多组学平台

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