西安高通量测序单细胞测序多组学测序

烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，针对庞大的单细胞测序数据，能够实现细胞类型鉴定的快、精、准：一键导入gene list构建个性化基因列表；轻松一点即可展示Marker基因的Feature plot；任意修改Cluster的颜色和名称助力高效鉴定细胞类型；一键获得t-SNE图、Heatmap和Violin图：轻松获得并下载基因表达的t-SNE图、Heatmap、Violin图，还可以通过调节宽、高和系数比例来调节美观。平台上线300+task自主分析工具、50+pipeline工作流模板，帮助烈冰生信分析团队和自主分析用户实现分析工具和模板的快速调用和一站式全流程自动化分析，节省工作时间并提升整体工作效率。单细胞测序技术的迅速发展和应用推广，为从多维度揭示疾病发展提供了强有力的工具。西安高通量测序单细胞测序多组学测序

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。保证数据获得后的处理结果的准确性，为后续细胞类型鉴定和功能分析打下坚实基础。西安10X Genomics单细胞测序数据分析可视化搭建多种测序数据的生物信息分析平台，5000+项目检验，真实可信赖。

作为单细胞测序的一个重要里程碑，10x genomic公司于2016年2月推出10x Chromium Single Cell Gene Expression Solution，此平台整合了仪器、试剂盒和信息学软件，能精确对接illumina测序仪，因此可实现大量大细胞的快速高效标记、测序和分析，获得单细胞水平的基因表达谱和差异情况，并通过对复杂细胞群体进行深入细致分析，绘制大规模单细胞表达图谱。 以量化细胞内的群体异质性，并逐个鉴定细胞类型、细胞状态和动态细胞跃迁。除了有望鉴定新的细胞亚型和稀有细胞群体，单细胞技术还能更好地了解转录动态和基因调控关系。

单细胞测序技术（Single Cell Sequencing）从一种新兴的研究角度，借助已有的高通量测序手段，帮助研究者在样本中细胞的异质性、免疫微环境、发育学、免疫学以及其他领域中进行单细胞层面的数据解析，解决了Bulk Population Sequencing所无法解决的问题。这样一个新的研究领域必然也需要足够可靠的实验手段来支撑。BD Rhapsody单细胞分选系统为此提供了完善的硬件设备，保证了从单细胞悬液质量评估到单细胞分选标记过程中每一个实验步骤的准确质控。NovelBio单细胞实验团队借助BD Rhapsody单细胞分选系统，在实验实施层面对单细胞测序结果的可靠性提供了强有力的保证。继单细胞悬液制备之后，又在另一道关键关卡提供了可靠的支持，帮助研究者在单细胞测序领域收获更多的成果。烈冰对于一个细胞群体中的每个细胞单独进行建库测序分析。

针对单细胞测序的细胞数量判断环节：主要是对细胞数量、基因表达量、测序质量进行整体描述。过滤标准：由于细胞破碎后游离RNA会释放到环境或孔中，并且测序中也会存在一些死细胞，导致数据存在background值。因此，我们需要设定一定的标准来过滤掉假细胞或死细胞。以10× Genomics为例，细胞数量判断主要通过分析UMI Counts-Barcode曲线斜率拐点，当存在多个斜率拐点的时候，结合预期UMI=500时的细胞数量进行过滤。当斜率拐点低于UMI=500的时候，选择UMI=500作为细胞的判断的标准；否则，选择和预期细胞数量接近的拐点作为细胞判断的位置。这样我们能够有效获得真实的并且在基因数量上可以分析的数据。单细胞测序数据分析，认准烈冰NovelBrain生物信息数据分析平台。湖州烈冰科技单细胞测序

烈冰科技成立10余年，为科研学者提供专注的测序数据分析服务。西安高通量测序单细胞测序多组学测序

针对单细胞测序的细胞上样数，为什么不建议捕获到的细胞数量越高越好？一味地追求高数量的细胞捕获可能会存在一些问题。例如在上机细胞悬液浓度固定时，如果目标细胞捕获数增加到8000甚至10000，上样细胞悬液体积势必增加，在细胞悬液质量不是很理想（细胞活性<90%、碎片率>5%、结团率均>5%）的情况下，引入的背景信号会增加，分析结果不理想的直接体现包括：cell、non-cell无法有效区分和Fraction reads in cells偏低。当cell和non-cell无法有效区分时，会使得数据出现假阳性和假阴性结果！当目标细胞捕获数很大时，多细胞率会增加，数据分析时，此部分“cell”表现为基因检测数和UMI检测数是正常cell的N倍（N是一个GEM包裹的细胞数），导致所有细胞的统计数据（单个细胞基因检测中位数、单个细胞UMI检测中位数）虚高。此部分“cell”虽然可以通过设置数据分析阈值进行过滤，但是容易会有此类数据的残留和正常高基因检测细胞的人为去除！西安高通量测序单细胞测序多组学测序

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