寧波BD Rhapsody單細胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析

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)。單細胞多組學(xué)測序技術(shù)是在單細胞分辨率下精確分析細胞異質(zhì)性和基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的新技術(shù)。寧波BD Rhapsody單細胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析

多樣本數(shù)據(jù)合并：FractionofReadsKept：合并樣本時，各樣本根據(jù)MappedBarcodedReadsperCell數(shù)量計算出來的數(shù)據(jù)利用率。如果各樣本間該參數(shù)值相差很大，需要進行Downsample處理，以數(shù)據(jù)量少的樣本為基準將不同樣本中細胞測序深度標化到同一水平，從而避免因測序深度差異導(dǎo)致的基因檢測數(shù)量、基因表達水平的差異。烈冰科技自主研發(fā)的單細胞云平臺致力于幫助每一位客戶定制化分析數(shù)據(jù)，深入解讀數(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)定等方面助力單細胞研究，加速科研進程！無錫單細胞多組學(xué)多組學(xué)測序烈冰科技已建立了基于單細胞測序的高通量測序?qū)嶒灦嗥脚_。

對于單細胞測序而言，常常需要先構(gòu)建細胞圖譜，在此基礎(chǔ)上再開展后續(xù)各項分析，并且數(shù)據(jù)分析時以細胞聚類（cell cluster）為討論對象，而不是像常規(guī)Bulk測序一樣以組別為分析對象，因此單細胞測序項目對樣本入組要求沒有Bulk測序那樣嚴格，但是單細胞測序，特別是目的為圖譜研究時，需要通過提高樣本復(fù)雜度（增加樣本數(shù)），盡可能的構(gòu)建某一疾病類型、群體細胞圖譜信息。因此，單細胞測序?qū)嶒炘O(shè)計時首先需要保證生物學(xué)重復(fù)，不同樣本來源的樣本建議單獨進行細胞解離和捕獲、建庫、測序，以保證捕獲到足夠的細胞數(shù)，單個樣本分別捕獲細胞時，后續(xù)分析除了整體分析以外，還可以做單樣本分析，保證分析的完備準確性。

機體為響應(yīng)各種應(yīng)激，其細胞會從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”；當細胞在不同狀態(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)細胞進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胞狀態(tài)。擬時序分析，即根據(jù)不同細胞亞群基因表達量隨時間的變化情況，構(gòu)建細胞譜系發(fā)育，但這里的時間并不是真時間，而是一個虛擬的時間，是指的細胞與細胞之間的轉(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胞轉(zhuǎn)化和變化進行描述。在單細胞轉(zhuǎn)錄組領(lǐng)域，將轉(zhuǎn)錄組與蛋白質(zhì)結(jié)合的代表性例子只有單細 胞RＮＡ測序方法。

單細胞多組學(xué)技術(shù)優(yōu)勢：1. 構(gòu)建蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫，大幅度提高蛋白質(zhì)鑒定數(shù)量；2. 不同層面表達水平分析，構(gòu)建表達“全景圖”；3. 多組學(xué)交叉驗證：深層次挖掘其中調(diào)控機制；4. 對基因突變信息在蛋白水平上進行驗證；5.精細醫(yī)療：實現(xiàn)genomics到protegenomics的轉(zhuǎn)變。生物領(lǐng)域各個研究方面，1. 農(nóng)林領(lǐng)域：抗逆脅迫機制，生長發(fā)育機制，育種保護研究等；2. 畜牧業(yè)：肉類及乳品質(zhì)研究，致病機理研究等；3. 基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床診斷：生物標志物，疾病機理機制，疾病分型等；4. 生物醫(yī)藥：藥物作用機理，藥效評價，藥物開發(fā)等；5. 微生物領(lǐng)域：致病機理，耐藥機制，病原體-宿主相互作用研究等；6. 海洋水產(chǎn)：漁業(yè)資源，海水養(yǎng)殖，漁業(yè)環(huán)境與水產(chǎn)品安全等；7. 生物能源、環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域：發(fā)酵過程優(yōu)化，生物燃料生產(chǎn)，環(huán)境危定風(fēng)險評估研究等；8.食品營養(yǎng)：食品儲藏及加工條件優(yōu)化，食品組分及品質(zhì)鑒定，功能性食品開發(fā)，食品安全監(jiān)檢測等。深度的單細胞測序數(shù)據(jù)解讀助力生物健康醫(yī)療時代。北京烈冰單細胞多組學(xué)多組學(xué)測序

首先 出現(xiàn)的單細胞多組學(xué)方法就是將轉(zhuǎn)錄組與其他組學(xué)技術(shù)結(jié)合。寧波BD Rhapsody單細胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析

相對于Smart-Seq技術(shù)在細胞數(shù)量上的問題，10X平臺普遍提供的細胞數(shù)量都在1000-20000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Single Cell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Random Cell Label技術(shù)，使得其對于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等設(shè)備存在的Index hooping現(xiàn)象，相對于Smart-Seq數(shù)據(jù)來說，影響幾乎可以忽略不計（10X Genomics官方網(wǎng)站曾給出hooping測試結(jié)果，顯示無影響。寧波BD Rhapsody單細胞多組學(xué)數(shù)據(jù)分析

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