无锡BD Rhapsody单细胞多组学数据分析可视化

细胞中基因的表达是严格按照时间和空间顺序发生，因此细胞类型和基因表达具有时间特异性和空间特异性。时间特异性可以通过收集不同时间点的样本进行单细胞转录组测序来分析。但是单细胞转录组测序（scRNA-Seq）在单细胞悬液制备的过程中破坏了细胞的空间结构，无法给出固态异质化组织中细胞空间排布信息。而空间转录组可以解决这个问题，其以点阵形式记录组织切片细胞的空间信息，在保留组织形态结构的基础上，获得细胞/基因的空间表达特异性。单细胞测序手段有力地解决了组织内高度异质性对于低丰度信号影响的问题。无锡BD Rhapsody单细胞多组学数据分析可视化

二代测序技术在测序方法上取得了重大突破，基于“边合成边测序”（sequencingbysynthesis）和大规模平行测序技术（massiveparallelanalysis,MPS），使测序通量和读取速度得到极大提升，烈冰生物斥巨资购置的Novaseq6000测序仪的测序原理可以简化为四步：样品文库构建、簇生成、测序和数据分析。由于读长限制，样品DNA或由RNA逆转录得到的cDNA需要被打断成300-500bp的片段，并在3和5端接上3种序列：1）Index，用于区分样品来源；2）Adapter，用于结合测序通道上的位点；3）Primerbindingsite，用于结合PCR引物启动扩增反应。济南scRNA单细胞多组学多组学测序目前已应用的单细胞多组学联合分析包括转录组和基因组，转录组和ＤＮＡ甲基化、转录组和蛋白组。

如在现有研究方法基础上，进行特定亚细胞区域的蛋白质组学、相互作用蛋白质组学以及某种特定翻译后修饰类型的蛋白质组学的研究等。这将有助于诸多生化过程以及致病机理的全新认识与发现。随着基于单细胞蛋白质组学质谱研究方法的不断发展，单细胞分析方法的灵敏度、蛋白质的覆盖度、细胞通量、空间分辨率以及多组学的兼容能力会不断突破我们的认知极限。更重要的是，单细胞分析在临床诊断、疾病分型以及细胞发展机制这些重大生命科学领域方面的应用将会越来越大。

针对单细胞测序的细胞数量判断环节：主要是对细胞数量、基因表达量、测序质量进行整体描述。过滤标准：由于细胞破碎后游离RNA会释放到环境或孔中，并且测序中也会存在一些死细胞，导致数据存在background值。因此，我们需要设定一定的标准来过滤掉假细胞或死细胞。以10×Genomics为例，细胞数量判断主要通过分析UMICounts-Barcode曲线斜率拐点，当存在多个斜率拐点的时候，结合预期UMI=500时的细胞数量进行过滤。当斜率拐点低于UMI=500的时候，选择UMI=500作为细胞的判断的标准；否则，选择和预期细胞数量非常接近的拐点作为细胞判断的位置。这样我们能够有效获得真实的并且在基因数量上可以分析的数据。单细胞多组学测序技术已应用于心肌再生领域。

2016年发表的DR-seq和G&T-seq技术,实现在单细胞内同时进行基因组和转录组的测序分析,使得研究人员能够在分析细胞间基因组差异和基因表达异质性的同时,进一步理解基因组序列差异、拷贝数变异与转录组异质性之间的关系.随后在同一个单细胞内,基于转录组、染色质可及性、染色质构象、DNA拷贝数、DNA甲基化、蛋白质丰度或者空间状态等整合分析的多组学方法也相继出现。相较于利用不同的单细胞单组学测序方法从一类细胞中分别获取转录组、基因组、表观遗传组等进行分析,单细胞多组学测序技术可以从同一个单细胞中同时获取多种组学数据,可以更好地反映细胞在特定状态下各组学间的关联以及复杂的分子调控网络。单细胞技术从 2009 年发展到现在，研究范围不再局限于转录组，扩展到了基因组、免疫组、蛋白组等多组学水平。西安single cell 单细胞多组学测序服务公司

多组学技术结合了不同的生物数据集，如基因组学、转录组学和蛋白质组学。无锡BD Rhapsody单细胞多组学数据分析可视化

烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，可实现零代码操作、简单方便：单细胞浏览器的操作简单，不需要命令行操作。简单拖拽、设置参数即可运行，即使生信0基础用户也可以运用自如；可视化展示海量结果文件：可视化展示Cluster的基因数，UMI数量、线粒体RNA占比信息；以及不同Cluster对应的细胞数量、基因表达量、RNA表达量、样本细胞分布、线粒体RNA表达量等；3D立体展示，文章动图先人一步：单细胞浏览器针对t-SNE图、UMAP图和pseudotime结果进行三维立体展示，更加直观立体的观察细胞分布和聚类情况。无锡BD Rhapsody单细胞多组学数据分析可视化

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