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single cell 單細胞多組學數據分析

來源: 發布時間:2022-08-18

單細胞測序結果動輒上百G數據量,龐大的數據對于分析平臺和分析能力有著很高的要求,首先針對下機數據的質控環節:單細胞測序產生數億的結果序列,不可避免的會出現低質量的測序結果,存在各種情況的序列污染。因此序列過濾及質量評估就會變得極為重要。序列質量主要通過測序質量值Q20/Q30的占比來表征,即堿基測序結果的錯誤率在1%/0.1%以下的比例。理想的測序結果reads的堿基質量均高于30。保證數據獲得后第一步的處理結果的準確性,為后續細胞類型鑒定準確和功能分析打下堅實基礎。未來,單細胞多組學測序技術的策略會繼續向轉錄組結合其他多個組學的三組學甚至四組學方向發展。single cell 單細胞多組學數據分析

其實,空間轉錄組的概念早就已經存在了,目前已經發表的空間轉錄組技術有Slide-seq,LCM-seq,seqFISH,MERFISH,Liversinglecellzonation,Geo-seqandTomo-seq。但是這些方法存在操作復雜、檢測精度不準確、基因和細胞檢測量的限制等問題。10xGenomics公司升級spatialTranscriptomic后推出的Visium空間基因表達解決方案是一款商業化的高精度、高通量空間轉錄組測序方案。烈冰科技自2020年起,國內率先搭建空間轉錄組測序服務平臺,聯合上線單細胞核轉錄組測序、AbSeq、單細胞TCR-Seq、單細胞ATAC-Seq(ARCHR測序)、空間轉錄組測序產品結合scRNA-Seq服務,多組學聯合助力科研人員探索時空等多維度、多角度的動態變化的生物學信息。烈冰生物為您提供貼心的單細胞研究完整解決方案!蘇州single cell RNA單細胞多組學數據分析單細胞多組學突破了以往單細胞檢測的單一性,可更多樣化。

冰凍切片的空間轉錄組測序在RNA捕獲、文庫構建方面,需要將組織切片貼合在帶有mRNA結合捕獲探針的載玻片上,通過甲醛固定、H&E染色得到組織切片的形態結構。再進行透化處理,使細胞中的mRNA釋放,并結合到芯片相鄰的捕獲探針上。將捕獲的mRNA反轉錄合成cDNA并構建測序文庫進行上機測序,從而獲取基因表達信息??傮w來說,空間轉錄組的實驗流程包括:組織凍存-OCT包埋-冷凍切片-固定染色-組織透化-cDNA合成及建庫-上機測序,而需要客戶進行樣本準備的步驟相對簡單:組織凍存與OCT包埋。

單細胞測序技術的不斷發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;二是傳統的測序技術需要大量的細胞作為起始,細胞數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、細胞狀態和命運的變化,還可以研究細胞數稀有的珍貴樣品,從而幫助人們理解發育、衰老和疾病發展的機制。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據能夠聯合分析.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下各組學間的復雜聯系,從而揭示細胞狀態和命運調控的分子機制。分子檢測型單細胞多組學測序技術中也有一些集 中于探究單細胞內表觀遺傳組各層面的變化及關聯。

烈冰生物生信分析團隊緊追國際前沿、整合添加多項國際期刊認可的空轉分析工具,構建一套完整的數據分析流程;精心研發空轉結果瀏覽器,可同步展示空間轉錄組與單細胞測序分析結果,詳細深入地解析空間轉錄組數據。完成從Rawdata(原始數據)到Spot-Gene的具有定位信息的表達矩陣的過程后,就進入了空轉的第二步,去進行Spot的Cluster的過程,熟悉單細胞測序的研究者知道,Cluster在單細胞測序中往往表示為細胞的類型,也就是說能聚在一起采用算法分為一個群體細胞是一個Celltype(當然分情況也會有不同)。而在空轉中,也正是由于前面提到了細胞的非單一性,導致了這里的分群并不是單純的同一細胞類型,而應該認為是具有相同細胞組成的點陣區域,或者說是近似的組織結構區域。單細胞測序是高通量測序下的又一重大技術突破。青島BD Rhapsody單細胞多組學服務機構

多組學技術結合了不同的生物數據集,如基因組學、轉錄組學和蛋白質組學。single cell 單細胞多組學數據分析

多樣本數據合并:FractionofReadsKept:合并樣本時,各樣本根據MappedBarcodedReadsperCell數量計算出來的數據利用率。如果各樣本間該參數值相差很大,需要進行Downsample處理,以數據量少的樣本為基準將不同樣本中細胞測序深度標化到同一水平,從而避免因測序深度差異導致的基因檢測數量、基因表達水平的差異。烈冰科技自主研發的單細胞云平臺致力于幫助每一位客戶定制化分析數據,深入解讀數據分析結果,深入挖掘其背后的生物學意義;從操作便捷、結果可視化、分析可追溯、系統穩定等方面助力單細胞研究,加速科研進程!single cell 單細胞多組學數據分析

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