长沙高通量测序单细胞测序数据分析培训班

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。十二年测序经验，累计服务与5000余项重要科研项目。长沙高通量测序单细胞测序数据分析培训班

10× Genomics官方建议，当单细胞悬液活性低于70%时应做去除死细胞操作，并推荐使用MACS® Dead Cell Removal Kit(Miltenyi Biotec)。需要注意到，去除死细胞的操作会损失一定的细胞数量，10× Genomics和Miltenyi Biotec都没有给出单细胞悬液含有多少细胞数量才建议做去除死细胞的操作。基于烈冰多年单细胞测序实验经验，建议当细胞悬液进行质量和活性检测后，考虑对细胞活性在50%-70%的悬液进行去除死细胞的操作。而太低活性的悬液（小于30%），悬液中细胞大量死亡，可能已经丢失了原组织内的细胞比例和状态，失真严重，建议重新收集样本进行新的实验，保证数据的高质量和实验结果的准确性。吉林单细胞测序数据分析可视化截至2021年10月，烈冰助力发表单细胞测序文章近20篇。

科技的发展让单细胞测序已经应用于疾病发展过程中的关键过程和事件，如前病变向恶性的转化、恶性向转移性的发展，以及对多种用药的反应。单细胞测序技术作为一个需要将组织解离成为单细胞悬液，或者是采用细胞核捕获的策略捕获单细胞核，进而对于每一个单细胞或者细胞核进行测序得到结果的技术，其空间定位信息是丢失的。这就衍生出了一个问题就是如果单细胞A与B并不出现在一个组织区域中他们会互相影响或者转化么？免疫研究中，两个具有非常强的PDL1-PD1的配对关系的细胞在组织切片上风马牛不相及，这样PDL1-PD1的关系会生效么？

二代测序技术在测序方法上取得了重大突破，基于“边合成边测序”（sequencing by synthesis）和大规模平行测序技术（massive parallel analysis,MPS），使测序通量和读取速度得到极大提升，例如Illumina Solexa测序仪。Illumina的测序原理可以简化为四步：样品文库构建、簇生成、测序和数据分析。由于读长限制，样品DNA或由RNA逆转录得到的cDNA需要被打断成300-500bp的片段，并在3'和5'端接上3种序列：1）Index，用于区分样品来源；2）Adapter，用于结合测序通道上的位点；3）Primer binding site，用于结合PCR引物启动扩增反应。高通量测序技术是对传统测序一次颠覆性的改变，一次对几十万到几百万条核酸序列进行测定。

单细胞多组学提升见解 基于测序的数据能够将彰显其强大之处，因为它能够了解同一单细胞的多种生物分析指标。如果说单细胞基因表达提供了一种颜色的详细信息，那么单细胞多组学提供了同一细节的全彩色图谱，为您带来样本的真实视图。烈冰2021年强势引进的10x Genomics Chromium单细胞平台能够从同一单细胞中读取细胞复杂性的多组学特征。与传统方法不同，单细胞多组学简化了您需要开展的实验，也节省了您需要分析的样本，而能获得相同的结果。这不但节省了宝贵的样本，还保证了更高的生物学准确性，因为您不需要匹配拆分样本的数据集并通过计算来推断各个组学之间的关系。单细胞测序平台，烈冰提供高性价比服务方案。西安10X Genomics单细胞测序技术支持

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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。长沙高通量测序单细胞测序数据分析培训班

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