截至2022年6月，烈冰生物助力發(fā)表單細胞文章近40篇，從平臺應(yīng)用比例來看，應(yīng)用10X Genomics和BD Rhapsody兩大平臺發(fā)文比例各占50%左右，研究類型涵蓋疾病發(fā)展，靶點探索，免疫研究，神經(jīng)發(fā)育，干細胞分化，植物發(fā)育，退行病變，糖尿病，COVID-19等等研究；從發(fā)表期刊水平來看，烈冰生物聯(lián)合發(fā)表的單細胞文章，CNS一區(qū)期刊占比在30%以上，其中包括immunity三篇，Nature子刊3篇（Nature cell biology,Nature Plants，Nature communication）,風(fēng)濕類領(lǐng)域ARD期刊1篇，CUT 1篇，Advanced Science多篇，IF大于10分以上文章占比高達68.5%，烈冰專屬單細胞測序服務(wù)團隊，將與您攜手譜寫下一篇“高分”新文章。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。南京二代測序單細胞測序平臺
10XGenomics是一種基于drop的微流控技術(shù)，液體在配套芯片中的微管道中流動，因此細胞直徑會受到芯片中微管道直徑的限制，微流體通道的直徑約為50~60um，因此捕獲細胞的直徑不能超過40um。當(dāng)細胞直徑過大時，容易出現(xiàn)管道堵塞，造成GEM生成失敗，對于神經(jīng)科學(xué)研究和心血管疾病研究的老師而言，準備采用單細胞技術(shù)用于課題研究的時候，往往會遇到一個尷尬的問題，就是目標細胞，例如神經(jīng)元細胞、成熟心肌細胞由于體積過大，不適用于10X單細胞技術(shù)。其中神經(jīng)元細胞的直徑很大，直接超過了芯片中管道的直徑，雖然心肌細胞直徑低于50um，但是成熟心肌細胞的長度很長，有可能堵塞通道造成實驗失敗，這也是為什么現(xiàn)在很多已發(fā)表的心臟單細胞文章，主要研究方向是心臟發(fā)育的原因了，主要還是因為未發(fā)育成熟的心肌細胞比較小，不會出現(xiàn)堵塞管道的風(fēng)險。因此可以考慮組織解離后過40um濾網(wǎng)，過濾掉大細胞，避免出現(xiàn)管道堵塞、實驗失敗的風(fēng)險。此種方案的缺點是大細胞被過濾掉，丟失相關(guān)細胞數(shù)據(jù)；另外組織解離獲得高質(zhì)量細胞懸液以后，繼續(xù)做細胞裂解抽細胞核，開展細胞核測序。具體可訪問烈冰官網(wǎng)給我們留言，烈小冰將安排專業(yè)技術(shù)為您詳細解答。西安10X Genomics單細胞測序商業(yè)化服務(wù)烈冰單細胞多組學(xué)測序助您探究細胞類型特異性和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)特征。
10XGenomics和Drop-Seq具有類似的技術(shù)原理。從橫向孔道中逐一輸入凝膠微珠，一列縱向孔道輸入細胞，凝膠微珠與細胞碰撞后會吸附在凝膠微珠上，并通過微流控技術(shù)，將之輸入到第二縱向孔道，即油相孔道中。這時候，就形成了一個個油滴并輸出并收集在EP管中。每一個油滴中會落入一個細胞以及一個凝膠微珠，那么在每一個凝膠微珠中上長滿了不同的CellBarcode和UMIBarcode連接形成的序列，再加上一端PolyT的抓手，構(gòu)成我們的捕獲凝膠微珠。而這個凝膠微珠抓手就會使用oligodT抓住mRNA構(gòu)建文庫。
單細胞測序結(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，首先針對下機數(shù)據(jù)的質(zhì)控環(huán)節(jié)：單細胞測序產(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)果的準確性，為后續(xù)細胞類型鑒定和功能分析打下堅實基礎(chǔ)。全線搭建10X Genomics Chromium Controller單細胞測序平臺。
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(dǎo)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(dāng)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(dāng)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)。經(jīng)驗豐富的實驗團隊，為獲得示組織內(nèi)真實表達水平的高質(zhì)量冷凍切片提供硬件和技術(shù)保障。重慶二代測序單細胞測序多組學(xué)測序
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一味的追求高細胞數(shù)量的捕獲，小心得不償失，原因在這：單細胞測序所有的分析都是基于細胞聚類進行，而細胞聚類是在區(qū)分cell和non-cell后，獲得細胞基因表達譜，通過降維（pca），無監(jiān)督聚類以及可視化（t-SNE）得到的。進行細胞聚類時需要考慮到每個細胞的基因表達模式，因此即使是相同的數(shù)據(jù)，在剔除幾個細胞的情況下，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)還是多細胞數(shù)據(jù)，都會對正常細胞聚類產(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胞數(shù)在2000-3000的原因了。烈冰建議單個樣本捕獲細胞數(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。南京二代測序單細胞測序平臺
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