從單細胞測序描述性分析轉(zhuǎn)向復雜樣本中不同細胞類型的功能解析，越來越需要一種多組學的細胞生物學視角。通過單細胞多組學——即對不同組學的數(shù)據(jù)集進行分析和整合——科學家能夠從同一個單細胞來源中檢測多種細胞特征。這些特征包括全轉(zhuǎn)錄組基因表達、細胞表面蛋白表達、免疫組庫序列（包括T細胞和B細胞受體）以及用于了解表觀基因組調(diào)控的開放染色質(zhì)區(qū)域。隨著單個實驗可提供更多信息豐富的數(shù)據(jù)，研究人員的獲益更多，包括保留珍貴樣本、提高生產(chǎn)力、減少因批次效應(yīng)引起的錯誤，并節(jié)省更多的高科技資源（從資助基金到人員時間）。單細胞測序因其強大的探究疾病--細胞--基因的關(guān)系，一度成為高通量測序技術(shù)的“天花板”。單細胞測序數(shù)據(jù)分析，認準烈冰NovelBrain生物信息數(shù)據(jù)分析平臺。上海single cell 單細胞多組學技術(shù)支持
烈冰科技作為國內(nèi)同時擁有10XGenomics和BDRhapsody雙分選平臺的測序服務(wù)商及云計算服務(wù)供應(yīng)商，經(jīng)過多年實戰(zhàn)，擁有豐富的單細胞懸液制備和分選經(jīng)驗，實測BDRhapsody對能夠高效捕獲粒細胞。針對不同的分選平臺、建庫方法，實戰(zhàn)總結(jié)搭建出不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作流程；烈冰科技NovelBrain®生物大數(shù)據(jù)平臺能有效支撐生命科學研究、醫(yī)療健康等領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)分析的需求。完備的高通量測序?qū)嶒炂脚_，包括NovaSeq6000、10XChromiumX、BDFACSMelody、PANNORAMIC數(shù)字切片掃描儀等，配合一支來自海內(nèi)外名校、多學科交叉型的高素質(zhì)綜合團隊，為您的科學研究保駕護航。杭州scRNA單細胞多組學數(shù)據(jù)分析單細胞轉(zhuǎn)錄組技術(shù)在多個研究領(lǐng)域都發(fā)揮了重要的推進作用，揭示了組織中微量的細胞類型和基因表達特征。
二代測序技術(shù)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(guī)模平行測序技術(shù)（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(gòu)建、簇生成、測序和數(shù)據(jù)分析。由于讀長限制，樣品DNA或由RNA逆轉(zhuǎn)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(qū)分樣品來源；2）Adapter，用于結(jié)合測序通道上的位點；3）Primerbindingsite，用于結(jié)合PCR引物啟動擴增反應(yīng)。
2016年發(fā)表的DR-seq和G&T-seq技術(shù),實現(xiàn)在單細胞內(nèi)同時進行基因組和轉(zhuǎn)錄組的測序分析,使得研究人員能夠在分析細胞間基因組差異和基因表達異質(zhì)性的同時,進一步理解基因組序列差異、拷貝數(shù)變異與轉(zhuǎn)錄組異質(zhì)性之間的關(guān)系.隨后在同一個單細胞內(nèi),基于轉(zhuǎn)錄組、染色質(zhì)可及性、染色質(zhì)構(gòu)象、DNA拷貝數(shù)、DNA甲基化、蛋白質(zhì)豐度或者空間狀態(tài)等整合分析的多組學方法也相繼出現(xiàn)。相較于利用不同的單細胞單組學測序方法從一類細胞中分別獲取轉(zhuǎn)錄組、基因組、表觀遺傳組等進行分析,單細胞多組學測序技術(shù)可以從同一個單細胞中同時獲取多種組學數(shù)據(jù),可以更好地反映細胞在特定狀態(tài)下各組學間的關(guān)聯(lián)以及復雜的分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。烈冰生物為您提供一站式全流程單細胞測序服務(wù)。
相對于Smart-Seq技術(shù)在細胞數(shù)量上的問題，BD和10X這兩個平臺普遍提供的細胞數(shù)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(jīng)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(shù)對于基于基因表達進行準確細胞分型上，無論是從細胞數(shù)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(shù)，使得其對于NovaSeq、HiSeqXTen、Hiseq4000等設(shè)備存在的Indexhooping現(xiàn)象，相對于Smart-Seq數(shù)據(jù)來說，影響幾乎可以忽略不計（10XGenomics官方網(wǎng)站曾給出hooping測試結(jié)果，顯示無影響。單細胞多組學測序主要包含細胞分離、文庫構(gòu)建、高通量測序和生物信息學分析等步驟。濟南scRNA單細胞多組學數(shù)據(jù)分析
烈冰測序服務(wù)已助力300余篇國際主流期刊研究文章發(fā)表。上海single cell 單細胞多組學技術(shù)支持
針對單細胞測序的細胞數(shù)量判斷環(huán)節(jié)：主要是對細胞數(shù)量、基因表達量、測序質(zhì)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(huán)境或孔中，并且測序中也會存在一些死細胞，導致數(shù)據(jù)存在background值。因此，我們需要設(shè)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(shù)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(jié)合預(yù)期UMI=500時的細胞數(shù)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(yù)期細胞數(shù)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(shù)量上可以分析的數(shù)據(jù)。上海single cell 單細胞多組學技術(shù)支持
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