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

烈冰科技于2010年誕生之初便立足于高通量測序行業，為科研學者提供專注的測序數據分析服務，先后經歷基因芯片時代、基因測序、轉錄組測序時代...在科技日新月異的洪流中始終獨占鰲頭。2018年以來，單細胞測序進入發展的快車道，烈冰作為國內首批引進單細胞實驗雙平臺的公司，依托自主研發的NovelBrain®生物大數據分析平臺，為用戶提供一站式全流程的單細胞測序服務和解決方案。4年的單細胞技術的積累，烈冰已具備大鼠、小鼠、斑馬魚、猴、裸鼴鼠、水稻、擬南芥等10+物種，皮膚、腦、胰腺、脂肪、心臟、花序等50+組織類型，100+細胞類型，1000+靶標基因，10000+樣本處理經驗。廈門single cell 單細胞多組學商業化服務高通量測序技術是對傳統測序一次翻天覆地的改變，一次對幾十萬到幾百萬條核酸序列進行測定。

空間轉錄組測序與單細胞測序的結果不同，這里存在一個概念叫做NumberofSpotsundertissue，即，空間轉錄組片子上組織覆蓋的有效的spot位點。這個有效Spot的篩選標準是有UMI以及有序列表達。那么這個時候，貼片的質量就成為了制約空間轉錄組有效區域的要點了。如果組織沒有很好地覆蓋到空轉片上，那么容易出現雖然有HE染色有組織片子，但是沒有基因表達，即無有效Spot位點。同樣的，另一個就是組織切片的大小，也就是說組織切片在整個玻片的覆蓋面積越小，分析的有效區域就越少。這兩者基本上決定了整個空間轉錄組分析結果的基礎質量。

對于單細胞測序而言，常常需要先構建細胞圖譜，在此基礎上再開展后續各項分析，并且數據分析時以細胞聚類（cell cluster）為討論對象，而不是像常規Bulk測序一樣以組別為分析對象，因此單細胞測序項目對樣本入組要求沒有Bulk測序那樣嚴格，但是單細胞測序，特別是目的為圖譜研究時，需要通過提高樣本復雜度（增加樣本數），盡可能的構建某一疾病類型、群體細胞圖譜信息。因此，單細胞測序實驗設計時首先需要保證生物學重復，不同樣本來源的樣本建議單獨進行細胞解離和捕獲、建庫、測序，以保證捕獲到足夠的細胞數，單個樣本分別捕獲細胞時，后續分析除了整體分析以外，還可以做單樣本分析，保證分析的完備準確性。目前單細胞多組學技術仍然處于技術探索及高通量開發階段,但應用單細胞多組學分析是研究發展的必然趨勢。

機體為響應各種應激，其細胞會從一種功能“狀態”轉變為另一種功能“狀態”；當細胞在不同狀態之間轉變時，往往會經歷轉錄重組，導致一些基因被“沉默”，一些基因被重新“喚醒”，但純化這些瞬態細胞進行研究是很困難或不可能的；scRNA-seq擬時序分析可以讓我們在不需要純化的情況下查看這些細胞狀態。擬時序分析，即根據不同細胞亞群基因表達量隨時間的變化情況，構建細胞譜系發育，但這里的時間并不是真時間，而是一個虛擬的時間，是指的細胞與細胞之間的轉化和演替的順序和軌跡。即使在同一個樣本中，也會存在多種不同的細胞形態。因此，不論測定了多少樣本，我們都可以采用擬時序分析對樣本中的細胞轉化和變化進行描述。烈冰生物為您提供一站式全流程高通量測序服務。北京BD單細胞多組學商業化服務

單細胞測序技術提供了單個細胞水平下的科學研究視角。成都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。成都單細胞多組學技術支持

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