相對于Smart-Seq技術在細胞數(shù)量上的問題，10X平臺普遍提供的細胞數(shù)量都在1000-20000不等的測序細胞量，這個量級的測序細胞量已經(jīng)可以說能夠完全覆蓋絕大部分組織的Single Cell群體類型。因此，這兩種技術對于基于基因表達進行準確細胞分型上，無論是從細胞數(shù)量上來說還是表達檢測可靠性來說，都會更實用。同時依托Random Cell Label技術，使得其對于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等設備存在的Index hooping現(xiàn)象，相對于Smart-Seq數(shù)據(jù)來說，影響幾乎可以忽略不計（10X Genomics官方網(wǎng)站曾給出hooping測試結果，顯示無影響。高通量測序技術是對傳統(tǒng)測序一次突破性的改變，一次對幾十萬到幾百萬條核酸序列進行測定。重慶高通量測序單細胞測序平臺
單細胞測序結果動輒上百G數(shù)據(jù)量，龐大的數(shù)據(jù)對于分析平臺和分析能力有著很高的要求，首先針對下機數(shù)據(jù)的質控環(huán)節(jié)：單細胞測序產(chǎn)生數(shù)億的結果序列，不可避免的會出現(xiàn)低質量的測序結果，存在各種情況的序列污染。因此序列過濾及質量評估就會變得極為重要。序列質量主要通過測序質量值Q20/Q30的占比來表征，即堿基測序結果的錯誤率在1% / 0.1%以下的比例。理想的測序結果reads的堿基質量均高于30。保證數(shù)據(jù)獲得后的處理結果的準確性，為后續(xù)細胞類型鑒定和功能分析打下堅實基礎。陜西10X Genomics單細胞測序數(shù)據(jù)分析可視化豐富的測序和數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，烈冰配套全程個性化、定制化地數(shù)據(jù)分析服務。
烈冰科技作為國內率先同時擁有10X Genomics和BD Rhapsody雙分選平臺的測序服務商及云計算服務供應商，經(jīng)過多年實戰(zhàn)，擁有豐富的單細胞懸液制備和分選經(jīng)驗，實測BD Rhapsody對能夠高效捕獲粒細胞。針對不同的分選平臺、建庫方法，實戰(zhàn)總結搭建出不同的數(shù)據(jù)預處理工作流程；烈冰科技NovelBrain?生物大數(shù)據(jù)平臺能有效支撐生命科學研究、醫(yī)療健康等領域對大數(shù)據(jù)分析的需求。高通量測序實驗平臺，包括NovaSeq 6000、10X Chromium X、BD FACSMelody、PANNORAMIC數(shù)字切片掃描儀等，配合一支來自海內外名校、多學科交叉型的高素質綜合團隊，為您的科學研究保駕護航。
單細胞測序是指針對單個細胞進行全轉錄組測序分析，可精確地描述每一個細胞的狀態(tài)，在異質性發(fā)育過程中具有特殊的應用價值。然而，單細胞測序無法給出固態(tài)異質化組織中細胞空間排布信息，對于揭示發(fā)育過程、病理微環(huán)境都存在很大的局限性?？臻g轉錄組測序以點陣形式記錄病理切片細胞的空間信息并進行測序，可以精確指示點陣內的全部基因表達情況?？臻g轉錄組測序的加入，無疑讓單細胞測序如虎添翼，更精確地勾勒了組織水平的異質性。ATCG堿基的排列組合構成了測序的龐大世界。
針對單細胞測序數(shù)據(jù)分析時的reads數(shù)、基因表達量及細胞數(shù)量判定過程中：以捕獲5000個細胞、100G的測序量為標準，每個細胞的reads數(shù)大約在50k左右；每個細胞的基因中位數(shù)取決于樣本的細胞類型，例如成熟的B，T，粒細胞數(shù)量較多的組織中，由于該類型細胞表達的基因數(shù)普遍較少，導致基因中位數(shù)下降。而某些疾病組織、或者體外培養(yǎng)的如干細胞等，他們的基因表達數(shù)較高，甚至可以超過1W，這就導致該類樣本基因中位數(shù)非常高。因此，我們對細胞數(shù)量以及基因中位數(shù)確認時，需要考察實際組織的細胞組成。測序可準確地分析基因表達差異、基因結構變異、篩選分子標記（SNPs或SSR）等生命科學重要問題。西安10X Genomics單細胞測序數(shù)據(jù)分析可視化
經(jīng)驗豐富的實驗團隊，為獲得示組織內真實表達水平的高質量冷凍切片提供硬件和技術保障。重慶高通量測序單細胞測序平臺
針對單細胞測序的細胞數(shù)量判斷環(huán)節(jié)：主要是對細胞數(shù)量、基因表達量、測序質量進行整體描述。過濾標準：由于細胞破碎后游離RNA會釋放到環(huán)境或孔中，并且測序中也會存在一些死細胞，導致數(shù)據(jù)存在background值。因此，我們需要設定一定的標準來過濾掉假細胞或死細胞。以10× Genomics為例，細胞數(shù)量判斷主要通過分析UMI Counts-Barcode曲線斜率拐點，當存在多個斜率拐點的時候，結合預期UMI=500時的細胞數(shù)量進行過濾。當斜率拐點低于UMI=500的時候，選擇UMI=500作為細胞的判斷的標準；否則，選擇和預期細胞數(shù)量接近的拐點作為細胞判斷的位置。這樣我們能夠有效獲得真實的并且在基因數(shù)量上可以分析的數(shù)據(jù)。重慶高通量測序單細胞測序平臺
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