斑馬魚(北京)科技有限公司
單細(xì)胞測(cè)序
檢測(cè)樣品:基因
檢測(cè)項(xiàng)目:RNA
方案概述:提供完整的單細(xì)胞測(cè)序方案,包括單細(xì)胞懸液制備,單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序,單細(xì)胞基因組測(cè)序,單細(xì)胞ATAC表觀組測(cè)序,單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序,基礎(chǔ)生信分析,高級(jí)生信分析,也包括單細(xì)胞全長(zhǎng)轉(zhuǎn)錄組測(cè)序。
對(duì)于多細(xì)胞生物來說,細(xì)胞與細(xì)胞之間是存在差異的。受精卵從一個(gè)細(xì)胞開始分裂到最終發(fā)育成成熟的個(gè)體,各種功能細(xì)胞之間的差異會(huì)越來越大,表達(dá)各自不同的基因,決定不同的生理功能。疾病的發(fā)生過程中,伴隨多種細(xì)胞的參與,不同細(xì)胞也會(huì)受到不同影響,如腫瘤的異質(zhì)性、原發(fā)灶、轉(zhuǎn)移灶、腫瘤微環(huán)境細(xì)胞等其基因表達(dá)有很大的差異,這些差異決定了腫瘤細(xì)胞對(duì)治療的反應(yīng)。
傳統(tǒng)的研究方法由于技術(shù)限制,是在多細(xì)胞水平進(jìn)行的,獲得的基因表達(dá)信息是細(xì)胞群體的平均信號(hào),丟失了細(xì)胞個(gè)體特異的基因表達(dá)信息。為了更加精細(xì)地研究基因表達(dá)于細(xì)胞功能的關(guān)系,單細(xì)胞水平進(jìn)行檢測(cè)是更加準(zhǔn)確的方法,獲得的基因表達(dá)信息也更加直觀。單細(xì)胞測(cè)序的發(fā)展將基因表達(dá)于細(xì)胞功能的研究帶入了一個(gè)新的時(shí)代。
在單細(xì)胞測(cè)序出現(xiàn)之前,主要是Bulk RNA-seq,即測(cè)量一個(gè)大的細(xì)胞群體中每一個(gè)基因的平均表達(dá)水平,但對(duì)于基因表達(dá)的本質(zhì)研究不夠深入,很多基因表達(dá)的時(shí)空信息被掩蓋。scRNA-seq直到2014年后才降測(cè)序費(fèi)用降低到可接受的水平,逐漸進(jìn)入大家的視野。它測(cè)定的是細(xì)胞種群中每個(gè)細(xì)胞中的基因的表達(dá)量分布,對(duì)于研究特定細(xì)胞基因表達(dá)的變化意義重大。能同時(shí)測(cè)定的細(xì)胞數(shù)量從最初的幾十上百個(gè)到現(xiàn)在的成千上萬個(gè),向著高通量的方向快速發(fā)展。將研究推升到一個(gè)更加精準(zhǔn)的方向。
單細(xì)胞測(cè)序可以解決的科學(xué)問題
1.研究對(duì)象中細(xì)胞一共分多少群?
2.每個(gè)群對(duì)應(yīng)哪種細(xì)胞?
3.如何定義新的細(xì)胞類群?
4.已知的某類細(xì)胞是否可分成幾個(gè)亞群?
5.每個(gè)細(xì)胞群/亞群的marker基因?
6.不同樣本(病人)間的細(xì)胞構(gòu)成有何差異?
7.細(xì)胞構(gòu)成和基因表達(dá)差異與表型的關(guān)系?
樣本的要求
1. 總量> 10*目標(biāo)細(xì)胞個(gè)數(shù)(最少10,000個(gè)細(xì)胞);
2. 濃度500-1,000個(gè)/uL;
3. 細(xì)胞間無粘連(成團(tuán)率<5%);
4. 無大于40um的細(xì)胞碎片或其他顆粒物;
5. 細(xì)胞成活率應(yīng)大于80%(臺(tái)盼藍(lán)染色檢測(cè));
6. 不存在逆轉(zhuǎn)錄抑制劑和非細(xì)胞的核酸分子。
| 常規(guī)項(xiàng)目周期 |
45-50個(gè)工作日
分析內(nèi)容
| 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組 | 分析內(nèi)容 |
| 標(biāo)準(zhǔn)分析 | 1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 1.1 基因組比對(duì)及基因表達(dá)定量 | |
| 1.2 基因及樣本過濾 | |
| 1.3 細(xì)胞周期效應(yīng)評(píng)估 | |
| 2. 細(xì)胞聚類和可視化 | |
| 2.1 louvain算法聚類 | |
| 2.2 T-SNE、umap、Force-directed graph drawing可視化 | |
| 高級(jí)分析 | 3. 細(xì)胞類型注釋 |
| 3.1 細(xì)胞類型注釋及可視化 3.2 Marker基因heatmap 3.3 Marker基因小提琴圖 | |
| 4. Marker基因分析 | |
| 4.1 Logistic Regression算法 4.2 t-test_overestim算法 4.3 Wilcoxon算法 | |
| 5. 多樣本比較分析 | |
| 5.1 各樣本中的細(xì)胞類型分布比例統(tǒng)計(jì) 5.2 各樣本和Cluster中細(xì)胞數(shù)目統(tǒng)計(jì) 5.3 各樣本和Cluster中轉(zhuǎn)錄本表達(dá)豐度統(tǒng)計(jì) 5.4 各樣本和cluster中基因數(shù)目統(tǒng)計(jì) |
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