從單細胞測序描述性分析轉向復雜樣本中不同細胞類型的功能解析，越來越需要一種多組學的細胞生物學視角。通過單細胞多組學——即對不同組學的數據集進行分析和整合——科學家能夠從同一個單細胞來源中檢測多種細胞特征。這些特征包括全轉錄組基因表達、細胞表面蛋白表達、免疫組庫序列（包括T細胞和B細胞受體）以及用于了解表觀基因組調控的開放染色質區域。隨著單個實驗可提供更多信息豐富的數據，研究人員的獲益更多，包括保留珍貴樣本、提高生產力、減少因批次效應引起的錯誤，并節省更多的高科技資源（從資助基金到人員時間）。單細胞測序因其強大的探究疾病--細胞--基因的關系，一度成為高通量測序技術的“天花板”。單細胞測序數據分析，認準烈冰NovelBrain生物信息數據分析平臺。上海single cell 單細胞多組學技術支持

烈冰科技作為國內同時擁有10XGenomics和BDRhapsody雙分選平臺的測序服務商及云計算服務供應商，經過多年實戰，擁有豐富的單細胞懸液制備和分選經驗，實測BDRhapsody對能夠高效捕獲粒細胞。針對不同的分選平臺、建庫方法，實戰總結搭建出不同的數據預處理工作流程；烈冰科技NovelBrain®生物大數據平臺能有效支撐生命科學研究、醫療健康等領域對大數據分析的需求。完備的高通量測序實驗平臺，包括NovaSeq6000、10XChromiumX、BDFACSMelody、PANNORAMIC數字切片掃描儀等，配合一支來自海內外名校、多學科交叉型的高素質綜合團隊，為您的科學研究保駕護航。杭州scRNA單細胞多組學數據分析單細胞轉錄組技術在多個研究領域都發揮了重要的推進作用，揭示了組織中微量的細胞類型和基因表達特征。

二代測序技術在測序方法上取得了重大突破，基于“邊合成邊測序”（sequencingbysynthesis）和大規模平行測序技術（massiveparallelanalysis,MPS），使測序通量和讀取速度得到極大提升，烈冰生物斥巨資購置的Novaseq6000測序儀的測序原理可以簡化為四步：樣品文庫構建、簇生成、測序和數據分析。由于讀長限制，樣品DNA或由RNA逆轉錄得到的cDNA需要被打斷成300-500bp的片段，并在3和5端接上3種序列：1）Index，用于區分樣品來源；2）Adapter，用于結合測序通道上的位點；3）Primerbindingsite，用于結合PCR引物啟動擴增反應。

2016年發表的DR-seq和G&T-seq技術,實現在單細胞內同時進行基因組和轉錄組的測序分析,使得研究人員能夠在分析細胞間基因組差異和基因表達異質性的同時,進一步理解基因組序列差異、拷貝數變異與轉錄組異質性之間的關系.隨后在同一個單細胞內,基于轉錄組、染色質可及性、染色質構象、DNA拷貝數、DNA甲基化、蛋白質豐度或者空間狀態等整合分析的多組學方法也相繼出現。相較于利用不同的單細胞單組學測序方法從一類細胞中分別獲取轉錄組、基因組、表觀遺傳組等進行分析,單細胞多組學測序技術可以從同一個單細胞中同時獲取多種組學數據,可以更好地反映細胞在特定狀態下各組學間的關聯以及復雜的分子調控網絡。烈冰生物為您提供一站式全流程單細胞測序服務。

相對于Smart-Seq技術在細胞數量上的問題，BD和10X這兩個平臺普遍提供的細胞數量都在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現象，相對于Smart-Seq數據來說，影響幾乎可以忽略不計（10XGenomics官方網站曾給出hooping測試結果，顯示無影響。單細胞多組學測序主要包含細胞分離、文庫構建、高通量測序和生物信息學分析等步驟。濟南scRNA單細胞多組學數據分析

烈冰測序服務已助力300余篇國際主流期刊研究文章發表。上海single cell 單細胞多組學技術支持

針對單細胞測序的細胞數量判斷環節：主要是對細胞數量、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會釋放到環境或孔中，并且測序中也會存在一些死細胞，導致數據存在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量上可以分析的數據。上海single cell 單細胞多組學技術支持

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