斑馬魚(北京)科技有限公司
單細胞測序
檢測樣品:基因
檢測項目:RNA
方案概述:提供完整的單細胞測序方案,包括單細胞懸液制備,單細胞轉(zhuǎn)錄組測序,單細胞基因組測序,單細胞ATAC表觀組測序,單細胞多組學(xué)測序,基礎(chǔ)生信分析,高級生信分析,也包括單細胞全長轉(zhuǎn)錄組測序。
對于多細胞生物來說,細胞與細胞之間是存在差異的。受精卵從一個細胞開始分裂到最終發(fā)育成成熟的個體,各種功能細胞之間的差異會越來越大,表達各自不同的基因,決定不同的生理功能。疾病的發(fā)生過程中,伴隨多種細胞的參與,不同細胞也會受到不同影響,如腫瘤的異質(zhì)性、原發(fā)灶、轉(zhuǎn)移灶、腫瘤微環(huán)境細胞等其基因表達有很大的差異,這些差異決定了腫瘤細胞對治療的反應(yīng)。
傳統(tǒng)的研究方法由于技術(shù)限制,是在多細胞水平進行的,獲得的基因表達信息是細胞群體的平均信號,丟失了細胞個體特異的基因表達信息。為了更加精細地研究基因表達于細胞功能的關(guān)系,單細胞水平進行檢測是更加準確的方法,獲得的基因表達信息也更加直觀。單細胞測序的發(fā)展將基因表達于細胞功能的研究帶入了一個新的時代。
在單細胞測序出現(xiàn)之前,主要是Bulk RNA-seq,即測量一個大的細胞群體中每一個基因的平均表達水平,但對于基因表達的本質(zhì)研究不夠深入,很多基因表達的時空信息被掩蓋。scRNA-seq直到2014年后才降測序費用降低到可接受的水平,逐漸進入大家的視野。它測定的是細胞種群中每個細胞中的基因的表達量分布,對于研究特定細胞基因表達的變化意義重大。能同時測定的細胞數(shù)量從最初的幾十上百個到現(xiàn)在的成千上萬個,向著高通量的方向快速發(fā)展。將研究推升到一個更加精準的方向。
單細胞測序可以解決的科學(xué)問題
1.研究對象中細胞一共分多少群?
2.每個群對應(yīng)哪種細胞?
3.如何定義新的細胞類群?
4.已知的某類細胞是否可分成幾個亞群?
5.每個細胞群/亞群的marker基因?
6.不同樣本(病人)間的細胞構(gòu)成有何差異?
7.細胞構(gòu)成和基因表達差異與表型的關(guān)系?
樣本的要求
1. 總量> 10*目標細胞個數(shù)(最少10,000個細胞);
2. 濃度500-1,000個/uL;
3. 細胞間無粘連(成團率<5%);
4. 無大于40um的細胞碎片或其他顆粒物;
5. 細胞成活率應(yīng)大于80%(臺盼藍染色檢測);
6. 不存在逆轉(zhuǎn)錄抑制劑和非細胞的核酸分子。
常規(guī)項目周期 |
45-50個工作日
分析內(nèi)容
單細胞轉(zhuǎn)錄組 | 分析內(nèi)容 |
標準分析 | 1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
1.1 基因組比對及基因表達定量 | |
1.2 基因及樣本過濾 | |
1.3 細胞周期效應(yīng)評估 | |
2. 細胞聚類和可視化 | |
2.1 louvain算法聚類 | |
2.2 T-SNE、umap、Force-directed graph drawing可視化 | |
高級分析 | 3. 細胞類型注釋 |
3.1 細胞類型注釋及可視化 3.2 Marker基因heatmap 3.3 Marker基因小提琴圖 | |
4. Marker基因分析 | |
4.1 Logistic Regression算法 4.2 t-test_overestim算法 4.3 Wilcoxon算法 | |
5. 多樣本比較分析 | |
5.1 各樣本中的細胞類型分布比例統(tǒng)計 5.2 各樣本和Cluster中細胞數(shù)目統(tǒng)計 5.3 各樣本和Cluster中轉(zhuǎn)錄本表達豐度統(tǒng)計 5.4 各樣本和cluster中基因數(shù)目統(tǒng)計 |
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