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。單細胞多組學測序技術是在單細胞分辨率下精確分析細胞異質性和基因調控網絡的新技術。寧波BD Rhapsody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！無錫單細胞多組學多組學測序烈冰科技已建立了基于單細胞測序的高通量測序實驗多平臺。

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。

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。在單細胞轉錄組領域，將轉錄組與蛋白質結合的代表性例子只有單細 胞RＮＡ測序方法。

單細胞多組學技術優勢：1. 構建蛋白質數據庫，大幅度提高蛋白質鑒定數量；2. 不同層面表達水平分析，構建表達“全景圖”；3. 多組學交叉驗證：深層次挖掘其中調控機制；4. 對基因突變信息在蛋白水平上進行驗證；5.精細醫療：實現genomics到protegenomics的轉變。生物領域各個研究方面，1. 農林領域：抗逆脅迫機制，生長發育機制，育種保護研究等；2. 畜牧業：肉類及乳品質研究，致病機理研究等；3. 基礎醫學、臨床診斷：生物標志物，疾病機理機制，疾病分型等；4. 生物醫藥：藥物作用機理，藥效評價，藥物開發等；5. 微生物領域：致病機理，耐藥機制，病原體-宿主相互作用研究等；6. 海洋水產：漁業資源，海水養殖，漁業環境與水產品安全等；7. 生物能源、環境科學領域：發酵過程優化，生物燃料生產，環境危定風險評估研究等；8.食品營養：食品儲藏及加工條件優化，食品組分及品質鑒定，功能性食品開發，食品安全監檢測等。深度的單細胞測序數據解讀助力生物健康醫療時代。北京烈冰單細胞多組學多組學測序

首先 出現的單細胞多組學方法就是將轉錄組與其他組學技術結合。寧波BD Rhapsody單細胞多組學數據分析

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。寧波BD Rhapsody單細胞多組學數據分析

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