吉林10X Chromium X单细胞测序服务

时间:2022年06月20日 来源:

作为单细胞测序的一个重要里程碑,10x genomic公司于2016年2月推出10x Chromium Single Cell Gene Expression Solution,此平台整合了仪器、试剂盒和信息学软件,能精确对接illumina测序仪,因此可实现大量大细胞的快速高效标记、测序和分析,获得单细胞水平的基因表达谱和差异情况,并通过对复杂细胞群体进行深入细致分析,绘制大规模单细胞表达图谱。 以量化细胞内的群体异质性,并逐个鉴定细胞类型、细胞状态和动态细胞跃迁。除了有望鉴定新的细胞亚型和稀有细胞群体,单细胞技术还能更好地了解转录动态和基因调控关系。截至2021年10月,烈冰助力发表单细胞测序文章近20篇。吉林10X Chromium X单细胞测序服务

单细胞获得困难,不同组织要求不尽相同难以搞定? 烈冰2000+项目消化经验,100+组织类型解离protocol,精心设计不同组织实验的解离、细胞悬浮实验体系,确保单细胞的获得。 冻存样本无法实验,珍贵样本无法使用? 烈冰采用国际认可的冻存组织复苏技术以及死细胞过滤技术,确保冻存组织使用。 珍贵样本,细胞数量太少,消化背景杂无法做单细胞? 采用国际认可的10X Genomics,BD Rhapsody双平台模式,根据样本实际情况和用户需求提供客观有效的实验方案,细胞量少,背景杂也能做单细胞。 单细胞RNA分类精度不足,部分细胞无法细分? 烈冰同时采用单细胞蛋白质组与单细胞转录组测序技术,真正做到从上游到下游的全流程检测,确保超高的细胞分类精度。吉林10X单细胞测序技术支持单细胞测序技术提供了单个细胞水平下的科学研究视角。

10× Genomics官方建议,当单细胞悬液活性低于70%时应做去除死细胞操作,并推荐使用MACS® Dead Cell Removal Kit(Miltenyi Biotec)。需要注意到,去除死细胞的操作会损失一定的细胞数量,10× Genomics和Miltenyi Biotec都没有给出单细胞悬液含有多少细胞数量才建议做去除死细胞的操作。基于烈冰多年单细胞测序实验经验,建议当细胞悬液进行质量和活性检测后,考虑对细胞活性在50%-70%的悬液进行去除死细胞的操作。而太低活性的悬液(小于30%),悬液中细胞大量死亡,可能已经丢失了原组织内的细胞比例和状态,失真严重,建议重新收集样本进行新的实验,保证数据的高质量和实验结果的准确性。

烈冰科技自主研发的单细胞云平台致力于帮助每一位客户定制化分析数据,深度解读数据分析结果,深入挖掘其背后的生物学意义;从操作便捷、结果可视化、分析可追溯、系统稳定等方面助力单细胞研究,加速科研进程!此外,烈冰生信团队根据丰富的实战经验为用户量身打造了一款单细胞测序结果解读的神兵利器——单细胞浏览器(Single Cell Browser),不但可以将海量复杂的结果文件可视化,还是可以实现三维立体化展示的软件。专业的生信代码交给专业的烈冰,专业的生物学意义交给专业的您!单细胞测序是高通量测序下的又一重大技术突破。

10X Genomics 是一种基于 drop 的微流控技术,液体在配套芯片中的微管道中流动,因此细胞直径会受到芯片中微管道直径的限制,微流体通道的直径约为 50 ~ 60 um,因此捕获细胞的直径不能超过 40um。当细胞直径过大时,容易出现管道堵塞,造成GEM生成失败,对于神经科学研究和心血管疾病研究的老师而言,准备采用单细胞技术用于课题研究的时候,往往会遇到一个尴尬的问题,就是目标细胞,例如神经元细胞、成熟心肌细胞由于体积过大,不适用于 10X 单细胞技术。其中神经元细胞的直径很大,直接超过了芯片中管道的直径,虽然心肌细胞直径低于 50um,但是成熟心肌细胞的长度很长,有可能堵塞通道造成实验失败,这也是为什么现在很多已发表的心脏单细胞文章,主要研究方向是心脏发育的原因了,主要还是因为未发育成熟的心肌细胞比较小,不会出现堵塞管道的风险。因此可以考虑组织解离后过 40um 滤网,过滤掉大细胞,避免出现管道堵塞、实验失败的风险。此种方案的缺点是大细胞被过滤掉,丢失相关细胞数据;另外组织解离获得高质量细胞悬液以后,继续做细胞裂解抽细胞核,开展细胞核测序。具体可访问烈冰官网给我们留言,烈小冰将安排专业技术为您详细解答。从样本处理到终端数据分析,只要您需要,烈冰提供全流程的无忧服务。天津10X Genomics单细胞测序数据分析培训班

全线搭建10X Genomics Chromium Controller单细胞测序平台。吉林10X Chromium X单细胞测序服务

一味的追求高细胞数量的捕获,小心得不偿失,原因在这:单细胞测序所有的分析都是基于细胞聚类进行,而细胞聚类是在区分cell和non-cell后,获得细胞基因表达谱,通过降维(pca),无监督聚类以及可视化(t-SNE)得到的。进行细胞聚类时需要考虑到每个细胞的基因表达模式,因此即使是相同的数据,在剔除几个细胞的情况下,前后获得的聚类图也会出现明显不同。而当细胞捕获数过多时,无论是假阴性和假阳性数据还是多细胞数据,都会对正常细胞聚类产生影响,造成聚类结果失真。这也是很多文章,特别是很多高分文章,为什么单个样本捕获细胞数在2000-3000的原因了。烈冰建议单个样本捕获细胞数在3000-5000个时,数据量在100G左右时,可以满足分析和文章发表的多重需求。吉林10X Chromium X单细胞测序服务

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