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，單細胞多組學測序,，基礎生信分析,，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。
傳統(tǒng)的研究方法由于技術限制,，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問題
1.研究對象中細胞一共分多少群？
2.每個群對應哪種細胞,？
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）間的細胞構成有何差異,？
7.細胞構成和基因表達差異與表型的關系？
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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