成都single cell 單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析可視化

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2022-09-03

基于橋式PCR技術(shù)的簇生成可以將模版鏈迅速擴(kuò)增成千上萬(wàn)倍,保證過(guò)程中足夠的測(cè)序深度。測(cè)序時(shí)使用特殊標(biāo)記的dNTP:1)堿基上通過(guò)敏感鍵修飾上不同的熒光基團(tuán),用于區(qū)分ATCG;2)3端使用疊氮基團(tuán)封閉,保證一次循環(huán)只上一個(gè)dNTP。每一輪循環(huán)結(jié)束時(shí),會(huì)通過(guò)高速熒光顯微鏡記錄熒光圖像,再通入試劑除去熒光基團(tuán)和疊氮基團(tuán),開(kāi)啟下一循環(huán)。通過(guò)分析讀取同一位點(diǎn)的熒光,實(shí)時(shí)獲取模版鏈的堿基序列。由于過(guò)程中使用的化學(xué)反應(yīng)并不可控,隨著循環(huán)數(shù)的增大會(huì)出現(xiàn)不同步的情況,因此Illumina的讀長(zhǎng)只能限制在200bp左右。單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)已應(yīng)用于心肌再生領(lǐng)域。成都single cell 單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析可視化

reads數(shù)、基因表達(dá)量及細(xì)胞數(shù)量判定過(guò)程中:以捕獲5000個(gè)細(xì)胞、100G的測(cè)序量為標(biāo)準(zhǔn),每個(gè)細(xì)胞的reads數(shù)大約在50k左右;每個(gè)細(xì)胞的基因中位數(shù)取決于樣本的細(xì)胞類型,例如成熟的B,T,粒細(xì)胞數(shù)量較多的組織中,由于該類型細(xì)胞表達(dá)的基因數(shù)普遍較少,導(dǎo)致基因中位數(shù)下降。而某一疾病組織、或者體外培養(yǎng)的如干細(xì)胞等,他們的基因表達(dá)數(shù)較高,甚至可以超過(guò)1萬(wàn),這就導(dǎo)致該類樣本基因中位數(shù)非常高。因此,我們對(duì)細(xì)胞數(shù)量以及基因中位數(shù)確認(rèn)時(shí),需要考察實(shí)際組織的細(xì)胞組成。合肥single cell 單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序價(jià)格單細(xì)胞多組學(xué)可從整體層面快速有效地探尋疾病發(fā)生、發(fā)展的根本原因或藥物作用靶點(diǎn)等信息。

單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序主要包含細(xì)胞分離、文庫(kù)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(kāi)發(fā)帶來(lái)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(wèn)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(wèn)題與挑戰(zhàn)。

空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序與單細(xì)胞測(cè)序的結(jié)果不同,這里存在一個(gè)概念叫做NumberofSpotsundertissue,即,空間轉(zhuǎn)錄組片子上組織覆蓋的有效的spot位點(diǎn)。這個(gè)有效Spot的篩選標(biāo)準(zhǔn)是有UMI以及有序列表達(dá)。那么這個(gè)時(shí)候,貼片的質(zhì)量就成為了制約空間轉(zhuǎn)錄組有效區(qū)域的要點(diǎn)了。如果組織沒(méi)有很好地覆蓋到空轉(zhuǎn)片上,那么容易出現(xiàn)雖然有HE染色有組織片子,但是沒(méi)有基因表達(dá),即無(wú)有效Spot位點(diǎn)。同樣的,另一個(gè)就是組織切片的大小,也就是說(shuō)組織切片在整個(gè)玻片的覆蓋面積越小,分析的有效區(qū)域就越少。這兩者基本上決定了整個(gè)空間轉(zhuǎn)錄組分析結(jié)果的基礎(chǔ)質(zhì)量。單細(xì)胞多組學(xué)對(duì)不同組學(xué)技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析有助于更刻畫細(xì)胞內(nèi)的基因調(diào)控狀態(tài)、揭示調(diào)控機(jī)制。

分子檢測(cè)型單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)中也有一些集中于探究單細(xì)胞內(nèi)表觀遺傳組各層面的變化及關(guān)聯(lián)。功能研究型單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù),結(jié)合了強(qiáng)大的CRISPR基因編輯技術(shù),從而可以深度挖掘基因表達(dá)調(diào)控與細(xì)胞功能以及命運(yùn)決定之間的因果關(guān)系。在未來(lái),為了更系統(tǒng)地研究多層組學(xué)之間的互動(dòng)關(guān)系對(duì)細(xì)胞命運(yùn)的影響,一方面,單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)的策略會(huì)繼續(xù)向轉(zhuǎn)錄組結(jié)合其他多個(gè)組學(xué)的三組學(xué)甚至四組學(xué)方向發(fā)展.另一方面,單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)會(huì)轉(zhuǎn)向研發(fā)多組學(xué)測(cè)序分析和功能驗(yàn)證同時(shí)進(jìn)行的方法,這種探究因果關(guān)系的策略對(duì)于揭示發(fā)育和疾病發(fā)展中的關(guān)鍵因子和分子網(wǎng)絡(luò)模塊十分重要。單細(xì)胞組學(xué)技術(shù)方法的不斷 發(fā)展和改進(jìn), 為單細(xì)胞層級(jí)的多組學(xué)整合分析奠定了 基礎(chǔ)。深圳烈冰科技單細(xì)胞多組學(xué)服務(wù)機(jī)構(gòu)

烈冰智造PanoCell單細(xì)胞捕獲,媲美國(guó)際主流的單細(xì)胞平臺(tái)。成都single cell 單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析可視化

相對(duì)于Smart-Seq技術(shù)在細(xì)胞數(shù)量上的問(wèn)題,10X平臺(tái)普遍提供的細(xì)胞數(shù)量都在1000-20000不等的測(cè)序細(xì)胞量,這個(gè)量級(jí)的測(cè)序細(xì)胞量已經(jīng)可以說(shuō)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(shù)對(duì)于基于基因表達(dá)進(jìn)行準(zhǔn)確細(xì)胞分型上,無(wú)論是從細(xì)胞數(shù)量上來(lái)說(shuō)還是表達(dá)檢測(cè)可靠性來(lái)說(shuō),都會(huì)更實(shí)用。同時(shí)依托Random Cell Label技術(shù),使得其對(duì)于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等設(shè)備存在的Index hooping現(xiàn)象,相對(duì)于Smart-Seq數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),影響幾乎可以忽略不計(jì)(10X Genomics官方網(wǎng)站曾給出hooping測(cè)試結(jié)果,顯示無(wú)影響。成都single cell 單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析可視化

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