RNA測序（RNA-seq）是轉錄組學研究的重要工具，也是生命科學領域常用的技術之一。相比于傳統通路研究低維度、低通量的局限性，轉錄組學有以下優勢：1）能夠動態考察細胞基因組的表達，多維度地反映差異變化；2）可用于研究占RNA絕大部分的非編碼RNA，研究其結構以及在細胞生命活動中的重要調控作用；3）與蛋白組學研究相互補充，多角度呈現細胞水平的變化信息。作為轉錄組學研究的技術基礎，RNA測序技術也在不斷地更新迭代，現如今更大通量、更深精度的測序為眾多科研和醫學工作者提供了豐富的工具和探索真理的手段。單細胞測序手段有力地解決了組織內高度異質性對于低豐度信號影響的問題。無錫高通量測序單細胞多組學技術支持

單細胞多組學測序技術的發展依賴于各種單一組學檢測技術的完善,但即使在單細胞測序技術迅速發展的情況下,在單細胞水平協同檢測多個不同的分子層面仍然非常具有挑戰性.每一種組學都有不同的特性和測量方法,這些方法在敏感性、特異性、通量和適用性上都有所不同.因此,在單細胞水平對多種組學方法進行整合和應用時,需要在策略上做出改進,以保證各組學間的上游建庫以及下游生物信息分析均能良好地兼容,同時也要明確技術的局限性及其對研究結果的潛在影響。濟南上海烈冰生物單細胞多組學服務機構單細胞多組學數據整合的一大挑戰在于不同組學的特征空間存在差異。

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。

空間轉錄組測序的數據分析基本分為三個階段：1.數據的預處理部分；2.Spot點陣的分群與定義；3.Spot分群的功能與生物學價值。每一個部分都不可或缺，其結果都對后續的分析結果有重要影響。由于空間轉錄組的序列結構與單細胞轉錄組測序的左端序列結構是非常接近的，都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕獲區域這樣的設計。右端普遍為捕獲的RNA序列。因此采用單細胞的原始數據過濾策略即可，左端可以考慮切下捕獲區域前的序列區域作為后續分析用的序列以減少分析負荷。隨后，采用10X官方的Spatialranger的策略進行后續分析，解析出位于空間位置中的有效的Spot表達矩陣。單細胞多組學的研究對生物標志物的發現，細胞分化發育研究等均有重要意義。

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。目前已應用的單細胞多組學聯合分析包括轉錄組和基因組，轉錄組和ＤＮＡ甲基化、轉錄組和蛋白組。合肥BD Rhapsody單細胞多組學服務機構

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轉錄組學和蛋白質組學都是獲得基因表達情況的重要工具，從生物學角度上看，轉錄組表示了基因表達的中間狀態，可以反映諸如轉錄調控、轉錄后調控的機理；而蛋白質是生物體直接的功能執行者，因而對其表達水平的研究有著不可替代的優勢。要探究生物體疾病機理、脅迫機制，精確研究重要基因的表達模式和調控機理，只有聯合轉錄組學和蛋白組學表達量數據對生物樣本進行系統研究，才能真正觀察到mRNA-蛋白質關聯性，進而從整體上解釋生物學問題。無錫高通量測序單細胞多組學技術支持

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