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。單一的轉錄本研究不能體現生命進程的變化,因此多組學聯合分析成為解析生命進程的有力工具。西安烈冰生物單細胞多組學測序價格
隨著單細胞轉錄組測序技術(scRNA-Seq)的蓬勃發展,其在在胚胎發育,腫瘤細胞異質性,免疫細胞轉化等多方面屢建奇功,但是由于細胞形態的不同和單細胞制備中細胞敏感性的差異等因素影響,scRNA-Seq在數據分析時可能會出現細胞類型占比失真,個別細胞類型丟失等情況。為了克服單細胞測序技術的局限性,單細胞核轉錄組測序技術(snRNA-Seq)應運而生,snRNA-Seq可利用凍存組織直接制備單細胞核進行轉錄組測序,不僅克服了細胞形態差異致使的細胞捕獲差異,還克服了單細胞測序必須使用新鮮樣本的多個局限性。武漢烈冰生物單細胞多組學測序價格分子檢測型單細胞多組學測序技術大多數以轉錄 組測序為重點。
未來,單細胞多組學測序技術的發展,一方面將集中在對現有技術的優化和新方法的開發.現有技術的優化不僅包括建庫手段、測序技術和算法工具等方面,還包括優化實驗設計、自動化實驗流程以及提升實驗效率.為了更好地檢測到各種大分子的特征,研究者可以考慮從生物、化學和物理等多學科中尋找解決方案.此外,新的計算方法和分析工具能幫助研究者越過一些實驗限制,發現更多新奇的生物過程.例如,擬時序分析(pseudotimetrajectory)將有助于人們理解早期胚胎發育的細胞分化軌跡.新方法則可以更多地關注目前未能檢測到的一些重要的基因表達調控層面,如DNA三維結構、非編碼RNA和胞內蛋白等.另一方面,目前的單細胞多組學測序技術發展勢頭強勁,研究者不斷研發并豐富著單細胞測序工具箱,各種組學方法百家爭鳴.未來,研究者需要從眾多相似的方法中篩選出一些穩定、通用、成本低、可商業化的方法,并進一步擴大其實際應用范圍。
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。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。
相對于Smart-Seq技術在細胞數量上的問題,10X平臺普遍提供的細胞數量都在1000-20000不等的測序細胞量,這個量級的測序細胞量已經可以說能夠完全覆蓋絕大部分組織的Single Cell群體類型。因此,這兩種技術對于基于基因表達進行準確細胞分型上,無論是從細胞數量上來說還是表達檢測可靠性來說,都會更實用。同時依托Random Cell Label技術,使得其對于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等設備存在的Index hooping現象,相對于Smart-Seq數據來說,影響幾乎可以忽略不計(10X Genomics官方網站曾給出hooping測試結果,顯示無影響。烈冰測序服務已助力300余篇國際主流期刊研究文章發表。西安scRNA單細胞多組學測序服務
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