热久久免费视频,神波多一花番号,久久国产影视,调教喷奶水h文

服務熱線02152235399

產品簡介

單細胞測序技術(single cell sequencing)是指在單個細胞水平上,對基因組、轉錄組、表觀組進行高通量測序分析的一項新技術,它能夠彌補傳統高通量測序的局限性,揭示單個細胞的基因結構和基因表達狀態,反映細胞間的異質性。

2013年,《Science》將其列為年度最值得關注的六大領域榜首;2015年再次登上Science轉化醫學封面。2018年躋身Science 年度突破技術; 2019年,單細胞多組學被列為Nature Methods年度技術,2021年,又被評選為10大創新生物科技之一...目前,單細胞測序技術在腫瘤、發育生物學、微生物學、神經科學、以及植物學等領域發揮重要作用,正成為生命科學研究的焦點,具有廣闊的應用前景。


單細胞轉錄組測序流程--點我了解更多

我們的優勢

1. 單細胞測序技術:公司擁有行業認可的10X Genomics、BD Rhapsody以及烈冰自研的單細胞平臺,實現高質高效的單細胞測序。

2.多樣化的樣本處理經驗:公司具有豐富的單細胞懸液制備經驗,50+組織類型,100+細胞類型、10000+樣本處理經驗,確保細胞的活性能夠達到測序要求,從而獲得可靠的單細胞數據。

(圖片來源于網絡)

3.高效的文庫構建技術:公司擁有成熟的單細胞測序文庫構建技術和自動化建庫平臺,一次性完成1000-10000個細胞的文庫構建。


4.完善的質控流程和數據分析經驗:烈冰自研的CytoNavigator 百萬級通量數據分析系統確保數據的可靠性和質量,同時能夠提供個性化、定制化的數據分析服務,幫助研究人員從海量的單細胞數據中獲取有意義的信息。



樣本要求

樣本類型:


組織、血液、培養的細胞系、制備好的單細胞懸液

注:若客戶樣本為組織,且無能力進行組織解離來獲取單細胞懸液,烈冰將盡可能提供技術及實驗上的幫助,但因不同類型樣本的特異性,無法保證實驗方法適用于所有類型組織。

質量要求:

1. 細胞活性大于70%

2. 濃度為500-2000細胞/μl

3. 體積不小于200μl

4. 細胞培養基及緩沖液不能含Ca2+和Mg2+

5. 細胞體積小于40μm

實驗流程

1. 單細胞懸液制備:根據樣本特性選擇合適的單細胞懸液制備方法,注意紅細胞裂解;如若客戶樣本為已經制備好單細胞懸液,該步驟可以省略;

2. 細胞活性檢測:細胞活性需大于70%;

3. 單細胞捕獲:通過分選平臺(BD、10X、Drop-seq)對每個細胞進行捕獲;

4. 細胞/轉錄本標簽添加:對結合磁珠標簽的RNA進行逆轉錄引入CB和UMI;

5. 文庫構建:對cDNA進行隨機引物PCR擴增;

6. 上機測序:烈冰推薦Illumina Hiseq或NovaSeq測序平臺,數據量100G/樣本。

數據分析流程


結果示例

1、細胞數量判斷
對測序數據中的cell barcode信息及其對應的counts數進行統計,判斷測序樣本中實際檢測到的細胞數量。

注:橫坐標為細胞數量,縱坐標為每個細胞對應的平均counts數,根據曲線的斜率判斷實際檢測的細胞數量



2、基因組比對和表達量統計
將測序數據比對到物種對應的基因組上,獲得基因組比對的bam文件。再將比對到同一基因上的UMI進行合并,并去除重復的UMI序列,統計每個細胞中檢測到的基因數以及轉錄本數量,獲得表達量矩陣表。

注:左圖為細胞中總共檢測到的基因數量,右圖為去除重復UMI后統計的基因數量



3、細胞過濾和數據標化
利用基因組比對結果以及表達量結果對測序檢測到的細胞進行過濾,去除細胞中基因檢測數少、線粒體基因占比大的細胞,統計過濾后的細胞數量并得到對應的表達量矩陣表。采用數據標準化方法(CPM/RLE/UQ/TMM/scran/Downsampling等),對不同樣本中細胞基因表達量進行標準化,得到標準化后的表達量矩陣表。

注:左圖為每個細胞中的線粒體占比——nUMI數量相關性分析圖,
右圖為單細胞測序中每一個細胞的基因——nUMI數量相關性分析圖



4、細胞亞群分析
基于每個細胞中的基因表達量數據,采用聚類算法對細胞進行亞群分析,同時采用t-SNE分析對細胞的分群結果進行可視化展示。同時,還可以對不同樣本中各細胞亞群的占比情況進行統計分析。

Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.

注:左圖為前列腺腫瘤組織細胞亞群鑒定t-SNE圖展示;右圖為不同樣本中各細胞亞群的占比情況




5、Marker基因鑒定
鑒定不同細胞亞群中的Marker基因,并對Marker基因的表達分布進行可視化展示。

Zhang, et al. Glia, 2021 Mar;69(3):765-778.

注: Marker基因的Feature Plot圖和Violin圖



6、功能分析(GO Analysis)和信號通路分析(Pathway Analysis)
分別采用NCBI/UNIPROT/SWISSPROT/AMIGO等GO數據庫,以及KEGG數據庫,對Marker基因/差異基因進行功能分析和信號通路分析,從而得到這些基因群體所顯著性富集的GO條目和Pathway條目。

Zhang, et al. Glia, 2021 Mar;69(3):765-778.

Zhang C, et al. J Immunother Cancer, 2021;9:e002312.

Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.

7、SCENIC分析
基于轉錄因子靶點數據庫(或者轉錄因子Motif數據庫),轉錄因子及其靶基因在目標細胞群體中的表達情況,計算每一個轉錄因子在細胞中的調控基因以及其調控強度(AUCell Score),找到每一個Cell Cluster的特異性轉錄因子。

Chen, et al. Nature Communication 2020; 11:5077



8、Qusage分析
基于基因集和基因表達的定量,采用方差膨脹因子算法(Variance Inflation Factor),對于基因集進行類富集度分析得到不同Cluster的不同的基因集(諸如KEGG/GO/GSEA,甚至研究者自己搜集的基因集)進行富集度分析,比較不同Cluster的富集度差異。

Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.


9、Pesudotime分析
以細胞的表達量數據為研究對象,采用TSCAN/monocle/SLICER/Ouija等算法,在虛擬時間軸上對細胞的變化模式進行分析,模擬重建細胞的動態變化過程,獲得細胞間的狀態轉換關系,以及不同狀態細胞間差異基因的表達情況。

Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.

Sun, et al. Annals of the Rheumatic Diseases, 2019, 79(3):215926.

注:細胞間狀態轉換的pesudotime軌跡圖(左)和Heatmap圖(右)



10、細胞間通訊分析
以細胞亞群的基因表達量數據為研究對象,獲得細胞中的配體及受體基因的表達信息,得到細胞亞群間的信號通訊關系。

Chen, et al. Nature Communication, 2020;11:5077.

注:橫坐標表示細胞類型,縱坐標表示細胞間通訊關系,圓圈大小表示顯著性差異水平,圓圈顏色越紅表示細胞間通訊關系越強



11、TCGA預后聯合分析
以TCGA臨床信息以及篩選到的關鍵基因為研究對象,結合TCGA臨床數據,進行預后分析,獲得該基因/基因集與臨床預后之間的關系。

Zhang C, et al. J Immunother Cancer, 2021;9:e002312.

注:橫坐標表示生存期,縱坐標表示占比,不同顏色曲線代表不同分組



文獻示例

烈冰助力文獻:

[1] Antiandrogen treatment induces stromal cell reprogramming to promote castration resistance in prostate cancerCancer cell2023 IF=50.3


[2] A multimorphic mutation in IRF4 causes human autosomal dominant combined immunodeficiencyScience Immunology2023 IF=24.8


[3] Tumor-intrinsic YTHDF1 drives immune evasion and resistance to immune checkpoint inhibitors via promoting MHC-I degradationNature Communications2023IF=16.6


[4] ECSIT Is a Critical Factor for Controlling Intestinal Homeostasis and Tumorigenesis through Regulating the Translation of YAP ProteinAdvanced Science2023IF=15.1


[5] Systemic immune dysregulation in severe tuberculosis patients revealed by a single-cell transcriptome atlasJournal of Infection2023IF=28.2


[6] Single-cell and spatial dissection of precancerous lesions underlying the initiation process of oral squamous cell carcinomaCell Discovery2023IF=33.5


[7] Immunosuppressive CD10+ALPL+ neutrophils promote resistance to anti-PD-1therapy in HCC by mediating irreversible exhaustion of T cellsJournal of Hepatology2023IF=25.7


[8] CD_99 G1 neutrophils modulate osteogenic differentiation of mesenchymal stem cells in the pathological process of ankylosing spondylitisAnnals of the Rheumatic Diseases2023 IF=27.4


[9] Targeting VEGF-A/VEGFR2 Y949 Signaling Mediated Vascular Permeability Alleviates Hypoxic Pulmonary HypertensionCirculation2022 IF=37.8


[10] A rice single cell transcriptomic atlas defines the developmental trajectories of rice floret and inflorescence meristems,New Phytologist,2022 IF=10.15