成都scRNA單細胞多組學(xué)商業(yè)化服務(wù)

如在現(xiàn)有研究方法基礎(chǔ)上，進行特定亞細胞區(qū)域的蛋白質(zhì)組學(xué)、相互作用蛋白質(zhì)組學(xué)以及某種特定翻譯后修飾類型的蛋白質(zhì)組學(xué)的研究等。這將有助于諸多生化過程以及致病機理的全新認識與發(fā)現(xiàn)。隨著基于單細胞蛋白質(zhì)組學(xué)質(zhì)譜研究方法的不斷發(fā)展，單細胞分析方法的靈敏度、蛋白質(zhì)的覆蓋度、細胞通量、空間分辨率以及多組學(xué)的兼容能力會不斷突破我們的認知極限。更重要的是，單細胞分析在臨床診斷、疾病分型以及細胞發(fā)展機制這些重大生命科學(xué)領(lǐng)域方面的應(yīng)用將會越來越大。功能研究型單細胞多組學(xué)測序技術(shù)結(jié)合了CRISPR基因編輯技術(shù), 深度挖掘基因表達調(diào)控與細胞功能。成都scRNA單細胞多組學(xué)商業(yè)化服務(wù)

機體為響應(yīng)各種應(yīng)激，其細胞會從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”；當(dāng)細胞在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變時，往往會經(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)細胞進行研究是很困難或不可能的；scRNA-seq擬時序分析可以讓我們在不需要純化的情況下查看這些細胞狀態(tài)。擬時序分析，即根據(jù)不同細胞亞群基因表達量隨時間的變化情況，構(gòu)建細胞譜系發(fā)育，但這里的時間并不是真時間，而是一個虛擬的時間，是指的細胞與細胞之間的轉(zhuǎn)化和演替的順序和軌跡。即使在同一個樣本中，也會存在多種不同的細胞形態(tài)。因此，不論測定了多少樣本，我們都可以采用擬時序分析對樣本中的細胞轉(zhuǎn)化和變化進行描述。蘇州BD單細胞多組學(xué)單細胞多組學(xué)技術(shù)可在同一細胞中捕獲分析兩種以上的組學(xué)信息,包括轉(zhuǎn)錄組、基因組、表觀基因組、蛋白組等。

空間轉(zhuǎn)錄組測序的數(shù)據(jù)分析基本分為三個階段：1.數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分；2.Spot點陣的分群與定義；3.Spot分群的功能與生物學(xué)價值。每一個部分都不可或缺，其結(jié)果都對后續(xù)的分析結(jié)果有重要影響。由于空間轉(zhuǎn)錄組的序列結(jié)構(gòu)與單細胞轉(zhuǎn)錄組測序的左端序列結(jié)構(gòu)是非常接近的，都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕獲區(qū)域這樣的設(shè)計。右端普遍為捕獲的RNA序列。因此采用單細胞的原始數(shù)據(jù)過濾策略即可，左端可以考慮切下捕獲區(qū)域前的序列區(qū)域作為后續(xù)分析用的序列以減少分析負荷。隨后，采用10X官方的Spatialranger的策略進行后續(xù)分析，解析出位于空間位置中的有效的Spot表達矩陣。

當(dāng)蜂巢孔內(nèi)同時落入細胞和磁珠后，接下去可以往BDCartridge板中加入細胞裂解液對細胞進行裂解，使細胞內(nèi)的RNA與磁珠上的標簽進行結(jié)合，完成每個細胞內(nèi)RNA的捕獲和標記。這時，再將捕獲了RNA的磁珠進行回收，待所有質(zhì)控結(jié)果確認通過后就可以進行后續(xù)的RNA反轉(zhuǎn)錄、cDNA第二鏈合成等實驗操作。而BDCartridge板則需要再進行一次成像，獲得磁珠收集后的掃描圖，判斷磁珠是否已經(jīng)被有效收集。根據(jù)每一步的質(zhì)控結(jié)果，烈冰科技（NovelBio）單細胞測序?qū)嶒瀳F隊會根據(jù)單細胞分選的實驗結(jié)果生成實驗總結(jié)報告，判斷每一步驟是否通過質(zhì)控，并得到捕獲的單細胞數(shù)量以及雙細胞比例，對整個實驗進行總結(jié)評估。若所有過程通過質(zhì)控，實驗樣本即可進行下一步實驗操作。隨著單細胞多組學(xué)的不斷進步, 研究者將有機會在單細胞分辨率下進一步理解個體發(fā)育以及疾病發(fā)展機制。

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(zhì)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(dǎo)致數(shù)據(jù)存在background值。因此，我們需要設(shè)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UMICounts-Barcode曲線斜率拐點，當(dāng)存在多個斜率拐點的時候，結(jié)合預(yù)期UMI=500時的細胞數(shù)量進行過濾。當(dāng)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(yù)期細胞數(shù)量非常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)。烈冰測序數(shù)據(jù)分析平臺，不依賴已有物種信息，可研究非模式物種，針對不同平臺的數(shù)據(jù)，制定多套流程。廣州高通量測序單細胞多組學(xué)測序價格

單細胞技術(shù)從 2009 年發(fā)展到現(xiàn)在，研究范圍不再局限于轉(zhuǎn)錄組，擴展到了基因組、免疫組、蛋白組等多組學(xué)水平。成都scRNA單細胞多組學(xué)商業(yè)化服務(wù)

轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)都是獲得基因表達情況的重要工具，從生物學(xué)角度上看，轉(zhuǎn)錄組表示了基因表達的中間狀態(tài)，可以反映諸如轉(zhuǎn)錄調(diào)控、轉(zhuǎn)錄后調(diào)控的機理；而蛋白質(zhì)是生物體直接的功能執(zhí)行者，因而對其表達水平的研究有著不可替代的優(yōu)勢。要探究生物體疾病機理、脅迫機制，精確研究重要基因的表達模式和調(diào)控機理，只有聯(lián)合轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白組學(xué)表達量數(shù)據(jù)對生物樣本進行系統(tǒng)研究，才能真正觀察到mRNA-蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)性，進而從整體上解釋生物學(xué)問題。成都scRNA單細胞多組學(xué)商業(yè)化服務(wù)

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