高通量测序单细胞多组学

细胞是构成生命的基础单元，迅速发展的单细胞测序技术为在单细胞层面研究细胞功能及其背后的基因调控机制提供了重要的技术手段，单细胞测序可用于检测多种不同的组学种类，包括转录组、染色质开放组、DNA甲基化组、组蛋白修饰组等等，对不同组学技术产生的数据进行整合分析有助于更地刻画细胞内的基因调控状态、揭示调控机制。然而，与传统的bulk数据相比，单细胞数据具有规模大、噪声高、异构性强等特点，如何通过开发新的计算方法实现对这些宝贵数据的有效利用已成为当今生物信息学领域关注的重点与热点。单细胞多组学测序技术整合了单细胞各个组学特征, 提供了揭示细胞内复杂分子调控网络及其互动关系的机会。高通量测序单细胞多组学

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。合肥高通量测序单细胞多组学数据分析可视化单细胞测序手段有力地解决了组织内高度异质性对于低丰度信号影响的问题。

从单细胞测序描述性分析转向复杂样本中不同细胞类型的功能解析，越来越需要一种多组学的细胞生物学视角。通过单细胞多组学——即对不同组学的数据集进行分析和整合——科学家能够从同一个单细胞来源中检测多种细胞特征。这些特征包括全转录组基因表达、细胞表面蛋白表达、免疫组库序列（包括T细胞和B细胞受体）以及用于了解表观基因组调控的开放染色质区域。随着单个实验可提供更多信息丰富的数据，研究人员的获益更多，包括保留珍贵样本、提高生产力、减少因批次效应引起的错误，并节省更多的高科技资源（从资助基金到人员时间）。单细胞测序因其强大的探究疾病--细胞--基因的关系，一度成为高通量测序技术的“天花板”。

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。单细胞多组学技术(single-cell multimodal omics) 是指在同一细胞中同时测量多种组学数据的前沿技术。

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。未来，单细胞多组学测序技术的策略会继续向转录组结合其他多个组学的三组学甚至四组学方向发展。合肥高通量测序单细胞多组学数据分析可视化

烈冰生物首批引进 Chromium X 平台，开启百万级通量单细胞测序新时代。高通量测序单细胞多组学

单细胞测序实验再样本细胞上机分选签，需要对细胞数量、细胞活性进行准确判断，这对SingleCell分选标记、建库、下机数据的质量都具有着决定性的作用。如若细胞计数偏高，将会影响建库的成功率；计数偏低，则会显著提高双细胞的比例；而细胞活率过低，就会使测序数据的利用率大打折扣，因此把好单细胞悬液质量这一关尤为重要。而在铺板过程中，由于不同操作人员手法具有不可避免的差异，不同的液体流速将直接影响单细胞的入孔效果。因此烈冰生物BDRhapsody单细胞分选平台配套了专门定制的电动移液器，其具有PrimeTreat、CellLoad、BeadLoad、Wash、Lysis、Retrieval多种操作模式，来对应各种不同的操作。通过已经设定的程序来控制液体的流速，大幅度降低人为操作习惯带来的差异，保证实验操作的一致性。高通量测序单细胞多组学

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