烈冰生物已空间转录组测序服务提供从一个组织切片样本中获取包括空间信息在内的全部转录组数据,从而可以区分和定位功能基因在特定组织区域内的活跃表达。其可以检测组织样本中的所有基因活动,并绘制活动发生的位置,这将有助于科学家更好地构建生物图谱,并进一步理解疾病和生物学过程。目前,空间转录组主要应用于多种疾病、免疫、发育、神经和病理学等研究领域。烈冰生物具有专业的实验团队、丰富的切片经验,配置了国际主流的仪器设备,实验团队针对不同组织类型优化完善实验方案,并制定了严谨规范的实验室SOP流程,保证空间转录组切片的质量,全优保障测序数据质量。深度的单细胞测序数据解读助力生物健康医疗时代。成都烈冰生物单细胞多组学数据分析可视化
单细胞测序是指针对单个细胞进行全转录组测序分析,可精确地描述每一个细胞的状态,在异质性发育过程中具有不可忽视的应用价值。然而,单细胞测序无法给出固态异质化组织中细胞空间排布信息,对于揭示发育过程、病理微环境都存在很大的局限性。空间转录组测序以点阵形式记录病理切片细胞的空间信息并进行测序,可以精确指示点阵内的全部基因表达情况。空间转录组测序的加入,无疑让单细胞测序如虎添翼,更精确地勾勒了组织水平的异质性。济南scRNA单细胞多组学多组学测序单细胞多组学测序技术是在单细胞分辨率下精确分析细胞异质性和基因调控网络的新技术。
基于桥式PCR技术的簇生成可以将模版链迅速扩增成千上万倍,保证过程中足够的测序深度。测序时使用特殊标记的dNTP:1)碱基上通过敏感键修饰上不同的荧光基团,用于区分ATCG;2)3端使用叠氮基团封闭,保证一次循环只上一个dNTP。每一轮循环结束时,会通过高速荧光显微镜记录荧光图像,再通入试剂除去荧光基团和叠氮基团,开启下一循环。通过分析读取同一位点的荧光,实时获取模版链的碱基序列。由于过程中使用的化学反应并不可控,随着循环数的增大会出现不同步的情况,因此Illumina的读长只能限制在200bp左右。
其实,空间转录组的概念早就已经存在了,目前已经发表的空间转录组技术有Slide-seq,LCM-seq,seqFISH,MERFISH,Liversinglecellzonation,Geo-seqandTomo-seq。但是这些方法存在操作复杂、检测精度不准确、基因和细胞检测量的限制等问题。10xGenomics公司升级spatialTranscriptomic后推出的Visium空间基因表达解决方案是一款商业化的高精度、高通量空间转录组测序方案。烈冰科技自2020年起,国内率先搭建空间转录组测序服务平台,联合上线单细胞核转录组测序、AbSeq、单细胞TCR-Seq、单细胞ATAC-Seq(ARCHR测序)、空间转录组测序产品结合scRNA-Seq服务,多组学联合助力科研人员探索时空等多维度、多角度的动态变化的生物学信息。烈冰生物为您提供贴心的单细胞研究完整解决方案!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。
未来,单细胞多组学测序技术的发展,一方面将集中在对现有技术的优化和新方法的开发.现有技术的优化不仅包括建库手段、测序技术和算法工具等方面,还包括优化实验设计、自动化实验流程以及提升实验效率.为了更好地检测到各种大分子的特征,研究者可以考虑从生物、化学和物理等多学科中寻找解决方案.此外,新的计算方法和分析工具能帮助研究者越过一些实验限制,发现更多新奇的生物过程.例如,拟时序分析(pseudotimetrajectory)将有助于人们理解早期胚胎发育的细胞分化轨迹.新方法则可以更多地关注目前未能检测到的一些重要的基因表达调控层面,如DNA三维结构、非编码RNA和胞内蛋白等.另一方面,目前的单细胞多组学测序技术发展势头强劲,研究者不断研发并丰富着单细胞测序工具箱,各种组学方法百家争鸣.未来,研究者需要从众多相似的方法中筛选出一些稳定、通用、成本低、可商业化的方法,并进一步扩大其实际应用范围。单细胞多组学技术基于单细胞测序技术和高通量组学方法发展而来,能在单细胞分辨率下同时整合多种组学信息。武汉烈冰单细胞多组学多组学测序
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。成都烈冰生物单细胞多组学数据分析可视化
烈冰与国内高校、研究所、医院和药企单位开展深度合作,服务于600+临床与研究机构,1000+客户和5000+重要科研项目,助力并联合发表300+篇CNS等国际学术期刊(不完全统计),在单细胞领域,烈冰助力用户发表单细胞文献30+篇,总IF>300+,IF>10+以上文章占比65%以上,包含Immunity、NatureCellBiology、NaturePlants、AdvancedScience等生物领域国际主流学术期刊,已发表文章研究领域涵盖包括COVID-19研究、疾病发生转移机制,免疫研究、脑神经、白血病、胚胎发育、糖尿病、退行性疾病和植物领域研究等。成都烈冰生物单细胞多组学数据分析可视化
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