北京single cell RNA单细胞多组学多组学测序

单细胞测序结果动辄上百G数据量，庞大的数据对于分析平台和分析能力有着很高的要求，首先针对下机数据的质控环节：单细胞测序产生数亿的结果序列，不可避免的会出现低质量的测序结果，存在各种情况的序列污染。因此序列过滤及质量评估就会变得极为重要。序列质量主要通过测序质量值Q20/Q30的占比来表征，即碱基测序结果的错误率在1%/0.1%以下的比例。理想的测序结果reads的碱基质量均高于30。保证数据获得后第一步的处理结果的准确性，为后续细胞类型鉴定准确和功能分析打下坚实基础。分子检测型单细胞多组学测序技术中也有一些集 中于探究单细胞内表观遗传组各层面的变化及关联。北京single cell RNA单细胞多组学多组学测序

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具，从生物学角度上看，转录组表示了基因表达的中间状态，可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理；而蛋白质是生物体直接的功能执行者，因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要探究生物体疾病机理、胁迫机制，精确研究重要基因的表达模式和调控机理，只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究，才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性，进而从整体上解释生物学问题。广州single cell 单细胞多组学多组学测序单细胞多学可包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、影像组学。

2016年发表的DR-seq和G&T-seq技术,实现在单细胞内同时进行基因组和转录组的测序分析,使得研究人员能够在分析细胞间基因组差异和基因表达异质性的同时,进一步理解基因组序列差异、拷贝数变异与转录组异质性之间的关系.随后在同一个单细胞内,基于转录组、染色质可及性、染色质构象、DNA拷贝数、DNA甲基化、蛋白质丰度或者空间状态等整合分析的多组学方法也相继出现。相较于利用不同的单细胞单组学测序方法从一类细胞中分别获取转录组、基因组、表观遗传组等进行分析,单细胞多组学测序技术可以从同一个单细胞中同时获取多种组学数据,可以更好地反映细胞在特定状态下各组学间的关联以及复杂的分子调控网络。

多样本数据合并：FractionofReadsKept：合并样本时，各样本根据MappedBarcodedReadsperCell数量计算出来的数据利用率。如果各样本间该参数值相差很大，需要进行Downsample处理，以数据量少的样本为基准将不同样本中细胞测序深度标化到同一水平，从而避免因测序深度差异导致的基因检测数量、基因表达水平的差异。烈冰科技自主研发的单细胞云平台致力于帮助每一位客户定制化分析数据，深入解读数据分析结果，深入挖掘其背后的生物学意义；从操作便捷、结果可视化、分析可追溯、系统稳定等方面助力单细胞研究，加速科研进程！单细胞组学通过一系列测序技术实现高分辨检测单个细胞水平表达谱,以解析细胞异质性及其功能表型。

冰冻切片的空间转录组测序在RNA捕获、文库构建方面，需要将组织切片贴合在带有mRNA结合捕获探针的载玻片上，通过甲醛固定、H&E染色得到组织切片的形态结构。再进行透化处理，使细胞中的mRNA释放，并结合到芯片相邻的捕获探针上。将捕获的mRNA反转录合成cDNA并构建测序文库进行上机测序，从而获取基因表达信息。总体来说，空间转录组的实验流程包括：组织冻存-OCT包埋-冷冻切片-固定染色-组织透化-cDNA合成及建库-上机测序，而需要客户进行样本准备的步骤相对简单：组织冻存与OCT包埋。烈冰测序服务已助力300余篇国际主流期刊研究文章发表。武汉scRNA单细胞多组学技术支持

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