當下，單細胞測序已經(jīng)廣泛應用于多種疾病發(fā)展過程中的關鍵過程和事件，如疾病從輕癥病變向惡性的轉化、惡性向轉移病變的發(fā)展，以及疾病對多種藥物的反應等等。單細胞測序技術作為一個需要將組織解離成為單細胞懸液，或者是采用細胞核捕獲的策略捕獲單細胞核，進而對于每一個單細胞或者細胞核進行測序得到結果的技術，其空間定位信息是丟失的。這就衍生出了一個問題就是如果單細胞A與B并不出現(xiàn)在一個組織區(qū)域中他們會互相影響或者轉化么？免疫研究中，兩個具有非常強的PDL1-PD1的配對關系的細胞在組織切片上風馬牛不相及，這樣PDL1-PD1的關系會生效么？單細胞多組學技術可在同一細胞中捕獲分析兩種以上的組學信息,包括轉錄組、基因組、表觀基因組、蛋白組等。蘇州高通量測序單細胞多組學平臺
相對于Smart-Seq技術在細胞數(shù)量上的問題，BD和10X這兩個平臺普遍提供的細胞數(shù)量都在1-6K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SingleCell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RandomCellLabel技術，使得其對于NovaSeq、HiSeqXTen、Hiseq4000等設備存在的Indexhooping現(xiàn)象，相對于Smart-Seq數(shù)據(jù)來說，影響幾乎可以忽略不計（10XGenomics官方網(wǎng)站曾給出hooping測試結果，顯示無影響。濟南single cell RNA單細胞多組學商業(yè)化服務多組學技術結合了不同的生物數(shù)據(jù)集，如基因組學、轉錄組學和蛋白質組學。
單細胞測序技術的不斷發(fā)展解決了以往群體細胞組學分析面臨的兩個瓶頸:一是大量細胞的混合測序會掩蓋細胞間的異質性;二是傳統(tǒng)的測序技術需要大量的細胞作為起始,細胞數(shù)目稀有的樣品則難以研究.利用單細胞測序方法不僅能夠揭示組織中的細胞類型和稀有亞群、細胞狀態(tài)和命運的變化,還可以研究細胞數(shù)稀有的珍貴樣品,從而幫助人們理解發(fā)育、衰老和疾病發(fā)展的機制。隨著單細胞轉錄組、基因組、表觀遺傳組、蛋白組等各組學測序技術的快速發(fā)展,研究者開始將它們相互組合,使得單個細胞或同類細胞的多個組學數(shù)據(jù)能夠聯(lián)合分析.因此,利用單細胞多組學技術能夠更有效地研究細胞在特定時空狀態(tài)下各組學間的復雜聯(lián)系,從而揭示細胞狀態(tài)和命運調控的分子機制。
SingleCellSequencing技術，即利用優(yōu)化后的高通量測序技術（NGS，NextGenerationSequencing）分析每一個單個細胞的序列信息，從而更高分辨率地揭示細胞間的細胞差異以及其在微環(huán)境中的功能情況。那么問題來了，如何獲得單個細胞？如果無法獲得單個細胞這一切都是不成立的；如何獲得大批量的單個細胞？單個組織細胞群體通常在百萬級別以上，如果被檢測的測序細胞數(shù)量過小精確度不足；如何低成本地獲得大批量單個細胞？單細胞測序成本非常高，尤其是需要測2000~3000個以上的細胞的時候，如果單個細胞的分選成本也很高，技術根本無法普及。所以，正因為這些問題的存在使得高通量測序在單個細胞測序應用中的普及度一直不足，直到幾個突破性技術的誕生。單細胞多組學的研究對生物標志物的發(fā)現(xiàn)，細胞分化發(fā)育研究等均有重要意義。
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UMICounts-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)。在單細胞轉錄組領域，將轉錄組與蛋白質結合的代表性例子只有單細 胞RＮＡ測序方法。蘇州single cell 單細胞多組學測序服務公司
單細胞測序手段有力地解決了組織內高度異質性對于低豐度信號影響的問題。蘇州高通量測序單細胞多組學平臺
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