RNA測序(RNA-seq)或芯片分析等大量樣本的轉(zhuǎn)錄組學(xué)方法作為一類強(qiáng)大的工具,可提供混合樣本的基因表達(dá)平均數(shù)據(jù),幫助科學(xué)家開始揭示這種異質(zhì)性。隨后,技術(shù)創(chuàng)新的飛躍在單細(xì)胞技術(shù)上達(dá)到新高度——使得科學(xué)家能夠定義細(xì)胞類型特異的基因表達(dá),從過去的平均數(shù)據(jù)中分辨出真正驅(qū)動其表達(dá)模式的細(xì)胞異質(zhì)性。這讓研究人員能夠更詳細(xì)地表征組織異質(zhì)性,鑒定稀有細(xì)胞類型,并逐個細(xì)胞地仔細(xì)分析其分子機(jī)制。當(dāng)獲得了對其研究的生物系統(tǒng)更為真實的圖譜后,研究人員就有了更為堅實可靠的知識基礎(chǔ),并能在這個基礎(chǔ)上規(guī)劃下一步實驗,以獲取更深入的可行動見解。截至2021年10月,烈冰助力發(fā)表單細(xì)胞測序文章近20篇。長沙二代測序單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析可視化
烈冰科技自主研發(fā)的單細(xì)胞云平臺致力于幫助每一位客戶定制化分析數(shù)據(jù),深度解讀數(shù)據(jù)分析結(jié)果,深入挖掘其背后的生物學(xué)意義;從操作便捷、結(jié)果可視化、分析可追溯、系統(tǒng)穩(wěn)定等方面助力單細(xì)胞研究,加速科研進(jìn)程!此外,烈冰生信團(tuán)隊根據(jù)豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗為用戶量身打造了一款單細(xì)胞測序結(jié)果解讀的神兵利器——單細(xì)胞瀏覽器(Single Cell Browser),不但可以將海量復(fù)雜的結(jié)果文件可視化,還是可以實現(xiàn)三維立體化展示的軟件。專業(yè)的生信代碼交給專業(yè)的烈冰,專業(yè)的生物學(xué)意義交給專業(yè)的您!烈冰單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析烈冰生物為您提供多平臺一站式全流程單細(xì)胞測序服務(wù)。
機(jī)體為響應(yīng)各種應(yīng)激,其細(xì)胞會從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”;當(dāng)細(xì)胞在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變時,往往會經(jīng)歷轉(zhuǎn)錄重組,導(dǎo)致一些基因被沉默,一些基因被重新“喚醒”,但純化這些瞬態(tài)細(xì)胞進(jìn)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(xì)胞狀態(tài)。擬時序分析,即根據(jù)不同細(xì)胞亞群基因表達(dá)量隨時間的變化情況,構(gòu)建細(xì)胞譜系發(fā)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(xì)胞與細(xì)胞之間的轉(zhuǎn)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(xì)胞形態(tài)。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(xì)胞轉(zhuǎn)化和變化進(jìn)行描述。
一味的追求高細(xì)胞數(shù)量的捕獲,小心得不償失,原因在這:單細(xì)胞測序所有的分析都是基于細(xì)胞聚類進(jìn)行,而細(xì)胞聚類是在區(qū)分cell和non-cell后,獲得細(xì)胞基因表達(dá)譜,通過降維(pca),無監(jiān)督聚類以及可視化(t-SNE)得到的。進(jìn)行細(xì)胞聚類時需要考慮到每個細(xì)胞的基因表達(dá)模式,因此即使是相同的數(shù)據(jù),在剔除幾個細(xì)胞的情況下,前后獲得的聚類圖也會出現(xiàn)明顯不同。而當(dāng)細(xì)胞捕獲數(shù)過多時,無論是假陰性和假陽性數(shù)據(jù)還是多細(xì)胞數(shù)據(jù),都會對正常細(xì)胞聚類產(chǎn)生影響,造成聚類結(jié)果失真。這也是很多文章,特別是很多高分文章,為什么單個樣本捕獲細(xì)胞數(shù)在2000-3000的原因了。烈冰建議單個樣本捕獲細(xì)胞數(shù)在3000-5000個時,數(shù)據(jù)量在100G左右時,可以滿足分析和文章發(fā)表的多重需求。全線搭建10X Genomics Chromium Controller單細(xì)胞測序平臺。
單細(xì)胞測序是指針對單個細(xì)胞進(jìn)行全轉(zhuǎn)錄組測序分析,可精確地描述每一個細(xì)胞的狀態(tài),在異質(zhì)性發(fā)育過程中具有特殊的應(yīng)用價值。然而,單細(xì)胞測序無法給出固態(tài)異質(zhì)化組織中細(xì)胞空間排布信息,對于揭示發(fā)育過程、病理微環(huán)境都存在很大的局限性??臻g轉(zhuǎn)錄組測序以點陣形式記錄病理切片細(xì)胞的空間信息并進(jìn)行測序,可以精確指示點陣內(nèi)的全部基因表達(dá)情況。空間轉(zhuǎn)錄組測序的加入,無疑讓單細(xì)胞測序如虎添翼,更精確地勾勒了組織水平的異質(zhì)性。深度的單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)解讀助力醫(yī)療健康大時代。北京高通量測序單細(xì)胞測序多組學(xué)測序
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單細(xì)胞測序結(jié)果動輒上百G數(shù)據(jù)量,龐大的數(shù)據(jù)對于分析平臺和分析能力有著很高的要求,首先針對下機(jī)數(shù)據(jù)的質(zhì)控環(huán)節(jié):單細(xì)胞測序產(chǎn)生數(shù)億的結(jié)果序列,不可避免的會出現(xiàn)低質(zhì)量的測序結(jié)果,存在各種情況的序列污染。因此序列過濾及質(zhì)量評估就會變得極為重要。序列質(zhì)量主要通過測序質(zhì)量值Q20/Q30的占比來表征,即堿基測序結(jié)果的錯誤率在1% / 0.1%以下的比例。理想的測序結(jié)果reads的堿基質(zhì)量均高于30。保證數(shù)據(jù)獲得后的處理結(jié)果的準(zhǔn)確性,為后續(xù)細(xì)胞類型鑒定和功能分析打下堅實基礎(chǔ)。長沙二代測序單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)分析可視化
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