截至2022年6月，烈冰生物助力發(fā)表單細(xì)胞文章近40篇，從平臺(tái)應(yīng)用比例來(lái)看，應(yīng)用10X Genomics和BD Rhapsody兩大平臺(tái)發(fā)文比例各占50%左右，研究類型涵蓋疾病發(fā)展，靶點(diǎn)探索，免疫研究，神經(jīng)發(fā)育，干細(xì)胞分化，植物發(fā)育，退行病變，糖尿病，COVID-19等等研究；從發(fā)表期刊水平來(lái)看，烈冰生物聯(lián)合發(fā)表的單細(xì)胞文章，CNS一區(qū)期刊占比在30%以上，其中包括immunity三篇，Nature子刊3篇（Nature cell biology,Nature Plants，Nature communication）,風(fēng)濕類領(lǐng)域ARD期刊1篇，CUT 1篇，Advanced Science多篇，IF大于10分以上文章占比高達(dá)68.5%，烈冰專屬單細(xì)胞測(cè)序服務(wù)團(tuán)隊(duì)，將與您攜手譜寫下一篇“高分”新文章。單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)分析，認(rèn)準(zhǔn)烈冰NovelBrain生物信息數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。南京二代測(cè)序單細(xì)胞測(cè)序平臺(tái)

10XGenomics是一種基于drop的微流控技術(shù)，液體在配套芯片中的微管道中流動(dòng)，因此細(xì)胞直徑會(huì)受到芯片中微管道直徑的限制，微流體通道的直徑約為50~60um，因此捕獲細(xì)胞的直徑不能超過40um。當(dāng)細(xì)胞直徑過大時(shí)，容易出現(xiàn)管道堵塞，造成GEM生成失敗，對(duì)于神經(jīng)科學(xué)研究和心血管疾病研究的老師而言，準(zhǔn)備采用單細(xì)胞技術(shù)用于課題研究的時(shí)候，往往會(huì)遇到一個(gè)尷尬的問題，就是目標(biāo)細(xì)胞，例如神經(jīng)元細(xì)胞、成熟心肌細(xì)胞由于體積過大，不適用于10X單細(xì)胞技術(shù)。其中神經(jīng)元細(xì)胞的直徑很大，直接超過了芯片中管道的直徑，雖然心肌細(xì)胞直徑低于50um，但是成熟心肌細(xì)胞的長(zhǎng)度很長(zhǎng)，有可能堵塞通道造成實(shí)驗(yàn)失敗，這也是為什么現(xiàn)在很多已發(fā)表的心臟單細(xì)胞文章，主要研究方向是心臟發(fā)育的原因了，主要還是因?yàn)槲窗l(fā)育成熟的心肌細(xì)胞比較小，不會(huì)出現(xiàn)堵塞管道的風(fēng)險(xiǎn)。因此可以考慮組織解離后過40um濾網(wǎng)，過濾掉大細(xì)胞，避免出現(xiàn)管道堵塞、實(shí)驗(yàn)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。此種方案的缺點(diǎn)是大細(xì)胞被過濾掉，丟失相關(guān)細(xì)胞數(shù)據(jù)；另外組織解離獲得高質(zhì)量細(xì)胞懸液以后，繼續(xù)做細(xì)胞裂解抽細(xì)胞核，開展細(xì)胞核測(cè)序。具體可訪問烈冰官網(wǎng)給我們留言，烈小冰將安排專業(yè)技術(shù)為您詳細(xì)解答。西安10X Genomics單細(xì)胞測(cè)序商業(yè)化服務(wù)烈冰單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序助您探究細(xì)胞類型特異性和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)特征。

10XGenomics和Drop-Seq具有類似的技術(shù)原理。從橫向孔道中逐一輸入凝膠微珠，一列縱向孔道輸入細(xì)胞，凝膠微珠與細(xì)胞碰撞后會(huì)吸附在凝膠微珠上，并通過微流控技術(shù)，將之輸入到第二縱向孔道，即油相孔道中。這時(shí)候，就形成了一個(gè)個(gè)油滴并輸出并收集在EP管中。每一個(gè)油滴中會(huì)落入一個(gè)細(xì)胞以及一個(gè)凝膠微珠，那么在每一個(gè)凝膠微珠中上長(zhǎng)滿了不同的CellBarcode和UMIBarcode連接形成的序列，再加上一端PolyT的抓手，構(gòu)成我們的捕獲凝膠微珠。而這個(gè)凝膠微珠抓手就會(huì)使用oligodT抓住mRNA構(gòu)建文庫(kù)。

單細(xì)胞測(cè)序結(jié)果動(dòng)輒上百G數(shù)據(jù)量，龐大的數(shù)據(jù)對(duì)于分析平臺(tái)和分析能力有著很高的要求，首先針對(duì)下機(jī)數(shù)據(jù)的質(zhì)控環(huán)節(jié)：?jiǎn)渭?xì)胞測(cè)序產(chǎn)生數(shù)億的結(jié)果序列，不可避免的會(huì)出現(xiàn)低質(zhì)量的測(cè)序結(jié)果，存在各種情況的序列污染。因此序列過濾及質(zhì)量評(píng)估就會(huì)變得極為重要。序列質(zhì)量主要通過測(cè)序質(zhì)量值Q20/Q30的占比來(lái)表征，即堿基測(cè)序結(jié)果的錯(cuò)誤率在1%/0.1%以下的比例。理想的測(cè)序結(jié)果reads的堿基質(zhì)量均高于30。保證數(shù)據(jù)獲得后的處理結(jié)果的準(zhǔn)確性，為后續(xù)細(xì)胞類型鑒定和功能分析打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。全線搭建10X Genomics Chromium Controller單細(xì)胞測(cè)序平臺(tái)。

針對(duì)單細(xì)胞測(cè)序的細(xì)胞數(shù)量判斷環(huán)節(jié)：主要是對(duì)細(xì)胞數(shù)量、基因表達(dá)量、測(cè)序質(zhì)量進(jìn)行整體描述。過濾標(biāo)準(zhǔn)：由于細(xì)胞破碎后游離RNA會(huì)釋放到環(huán)境或孔中，并且測(cè)序中也會(huì)存在一些死細(xì)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(biāo)準(zhǔn)來(lái)過濾掉假細(xì)胞或死細(xì)胞。以10×Genomics為例，細(xì)胞數(shù)量判斷主要通過分析UMICounts-Barcode曲線斜率拐點(diǎn)，當(dāng)存在多個(gè)斜率拐點(diǎn)的時(shí)候，結(jié)合預(yù)期UMI=500時(shí)的細(xì)胞數(shù)量進(jìn)行過濾。當(dāng)斜率拐點(diǎn)低于UMI=500的時(shí)候，選擇UMI=500作為細(xì)胞的判斷的標(biāo)準(zhǔn)；否則，選擇和預(yù)期細(xì)胞數(shù)量接近的拐點(diǎn)作為細(xì)胞判斷的位置。這樣我們能夠有效獲得真實(shí)的并且在基因數(shù)量上可以分析的數(shù)據(jù)。經(jīng)驗(yàn)豐富的實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)，為獲得示組織內(nèi)真實(shí)表達(dá)水平的高質(zhì)量冷凍切片提供硬件和技術(shù)保障。重慶二代測(cè)序單細(xì)胞測(cè)序多組學(xué)測(cè)序

助力探索生命時(shí)空多維度的動(dòng)態(tài)變化的生物學(xué)信息；助力醫(yī)療健康時(shí)代！南京二代測(cè)序單細(xì)胞測(cè)序平臺(tái)

一味的追求高細(xì)胞數(shù)量的捕獲，小心得不償失，原因在這：?jiǎn)渭?xì)胞測(cè)序所有的分析都是基于細(xì)胞聚類進(jìn)行，而細(xì)胞聚類是在區(qū)分cell和non-cell后，獲得細(xì)胞基因表達(dá)譜，通過降維（pca），無(wú)監(jiān)督聚類以及可視化（t-SNE）得到的。進(jìn)行細(xì)胞聚類時(shí)需要考慮到每個(gè)細(xì)胞的基因表達(dá)模式，因此即使是相同的數(shù)據(jù)，在剔除幾個(gè)細(xì)胞的情況下，前后獲得的聚類圖也會(huì)出現(xiàn)明顯不同。而當(dāng)細(xì)胞捕獲數(shù)過多時(shí)，無(wú)論是假陰性和假陽(yáng)性數(shù)據(jù)還是多細(xì)胞數(shù)據(jù)，都會(huì)對(duì)正常細(xì)胞聚類產(chǎn)生影響，造成聚類結(jié)果失真。這也是很多文章，特別是很多高分文章，為什么單個(gè)樣本捕獲細(xì)胞數(shù)在2000-3000的原因了。烈冰建議單個(gè)樣本捕獲細(xì)胞數(shù)在3000-5000個(gè)時(shí)，數(shù)據(jù)量在100G左右時(shí)，可以滿足分析和文章發(fā)表的多重需求。南京二代測(cè)序單細(xì)胞測(cè)序平臺(tái)

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