機(jī)體為響應(yīng)各種應(yīng)激,其細(xì)胞會(huì)從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”;當(dāng)細(xì)胞在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變時(shí),往往會(huì)經(jīng)歷轉(zhuǎn)錄重組,導(dǎo)致一些基因被“沉默”,一些基因被重新“喚醒”,但純化這些瞬態(tài)細(xì)胞進(jìn)行研究是很困難或不可能的;scRNA-seq擬時(shí)序分析可以讓我們?cè)诓恍枰兓那闆r下查看這些細(xì)胞狀態(tài)。擬時(shí)序分析,即根據(jù)不同細(xì)胞亞群基因表達(dá)量隨時(shí)間的變化情況,構(gòu)建細(xì)胞譜系發(fā)育,但這里的時(shí)間并不是真時(shí)間,而是一個(gè)虛擬的時(shí)間,是指的細(xì)胞與細(xì)胞之間的轉(zhuǎn)化和演替的順序和軌跡。即使在同一個(gè)樣本中,也會(huì)存在多種不同的細(xì)胞形態(tài)。因此,不論測(cè)定了多少樣本,我們都可以采用擬時(shí)序分析對(duì)樣本中的細(xì)胞轉(zhuǎn)化和變化進(jìn)行描述。單細(xì)胞測(cè)序手段有力地解決了組織內(nèi)高度異質(zhì)性對(duì)于低豐度信號(hào)影響的問題。深圳single cell 單細(xì)胞多組學(xué)多組學(xué)測(cè)序
單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)是在單細(xì)胞分辨率下精確分析細(xì)胞異質(zhì)性和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的新技術(shù),提供了全新的視角來分析細(xì)胞的分化路徑、細(xì)胞間的交互調(diào)控和細(xì)胞亞群的分離現(xiàn)象。轉(zhuǎn)錄組、表觀基因組、蛋白組學(xué)和代謝組學(xué)的差異賦予了組織內(nèi)同樣基因組背景下的單個(gè)細(xì)胞的功能特異性。單個(gè)細(xì)胞的組學(xué)變化決定了組織的功能狀態(tài),因此,闡明組織的細(xì)胞異質(zhì)性是破譯生理功能和病理演變的關(guān)鍵。然而,以bulkRNA測(cè)序等為**的傳統(tǒng)方法掩蓋了細(xì)胞的異質(zhì)性,細(xì)胞組學(xué)變化的平均水平。近10年來,單細(xì)胞組學(xué)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,實(shí)現(xiàn)了在單細(xì)胞分辨率下研究分子的變化規(guī)律。廈門single cell RNA單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序服務(wù)利用單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)能夠更有效地研究細(xì) 胞在特定時(shí)空狀態(tài)下各組學(xué)間的復(fù)雜聯(lián)系。
當(dāng)下,單細(xì)胞測(cè)序已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多種疾病發(fā)展過程中的關(guān)鍵過程和事件,如疾病從輕癥病變向惡性的轉(zhuǎn)化、惡性向轉(zhuǎn)移病變的發(fā)展,以及疾病對(duì)多種藥物的反應(yīng)等等。單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)作為一個(gè)需要將組織解離成為單細(xì)胞懸液,或者是采用細(xì)胞核捕獲的策略捕獲單細(xì)胞核,進(jìn)而對(duì)于每一個(gè)單細(xì)胞或者細(xì)胞核進(jìn)行測(cè)序得到結(jié)果的技術(shù),其空間定位信息是丟失的。這就衍生出了一個(gè)問題就是如果單細(xì)胞A與B并不出現(xiàn)在一個(gè)組織區(qū)域中他們會(huì)互相影響或者轉(zhuǎn)化么?免疫研究中,兩個(gè)具有非常強(qiáng)的PDL1-PD1的配對(duì)關(guān)系的細(xì)胞在組織切片上風(fēng)馬牛不相及,這樣PDL1-PD1的關(guān)系會(huì)生效么?
單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序主要包含細(xì)胞分離、文庫構(gòu)建、高通量測(cè)序和生物信息學(xué)分析等步驟.因此,單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)的發(fā)展也為相關(guān)算法的開發(fā)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)。利用多模態(tài)計(jì)算方法不僅可以更好地進(jìn)行細(xì)胞分群和譜系追蹤,還可以推斷基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)和解析細(xì)胞在組織中的空間位置等信息。多組學(xué)的聯(lián)合分析需要解決的計(jì)算問題是如何將大量單細(xì)胞產(chǎn)生的多種不同的組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地生成、識(shí)別、整合與分析,并且降低數(shù)據(jù)背景噪音和樣本間的批次差異.目前,單細(xì)胞多組學(xué)的生物信息分析方法仍有待發(fā)展,面臨著諸多問題與挑戰(zhàn)。單細(xì)胞多學(xué)可包括基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)、影像組學(xué)。
單細(xì)胞技術(shù)讓我們?cè)诨蚪M學(xué)、表觀基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)等層面上解析了許多錯(cuò)綜復(fù)雜的生命密碼。隨著科技的進(jìn)步,我們發(fā)現(xiàn)整合多個(gè)組學(xué)的信息可以更仔細(xì)地觀察細(xì)胞之間的可變性,更清楚地識(shí)別特定細(xì)胞及其功能。單細(xì)胞多組學(xué)在臨床診斷、疾病分型以及細(xì)胞發(fā)展機(jī)制這些重大生命科學(xué)領(lǐng)域方面的應(yīng)用也將越來越廣。單細(xì)胞技術(shù)從 2009 年發(fā)展到現(xiàn)在,研究范圍不再局限于轉(zhuǎn)錄組,而是擴(kuò)展到了基因組、免疫組、表觀組、蛋白組等多組學(xué)水平。在單細(xì)胞組學(xué)技術(shù)的支持下,早期妊娠母胎界面的異質(zhì)性問題得到了更深入的闡述與理解。無錫單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序價(jià)格
單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)(single-cell multimodal omics) 是指在同一細(xì)胞中同時(shí)測(cè)量多種組學(xué)數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)。深圳single cell 單細(xì)胞多組學(xué)多組學(xué)測(cè)序
RNA測(cè)序(RNA-seq)是轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的重要工具,也是生命科學(xué)領(lǐng)域常用的技術(shù)之一。相比于傳統(tǒng)通路研究低維度、低通量的局限性,轉(zhuǎn)錄組學(xué)有以下優(yōu)勢(shì):1)能夠動(dòng)態(tài)考察細(xì)胞基因組的表達(dá),多維度地反映差異變化;2)可用于研究占RNA絕大部分的非編碼RNA,研究其結(jié)構(gòu)以及在細(xì)胞生命活動(dòng)中的重要調(diào)控作用;3)與蛋白組學(xué)研究相互補(bǔ)充,多角度呈現(xiàn)細(xì)胞水平的變化信息。作為轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的技術(shù)基礎(chǔ),RNA測(cè)序技術(shù)也在不斷地更新迭代,現(xiàn)如今更大通量、更深精度的測(cè)序?yàn)楸姸嗫蒲泻歪t(yī)學(xué)工作者提供了豐富的工具和探索真理的手段。深圳single cell 單細(xì)胞多組學(xué)多組學(xué)測(cè)序
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