高通量测序单细胞多组学技术支持

单细胞测序技术的不断发展解决了以往群体细胞组学分析面临的两个瓶颈:一是大量细胞的混合测序会掩盖细胞间的异质性;二是传统的测序技术需要大量的细胞作为起始,细胞数目稀有的样品则难以研究.利用单细胞测序方法不仅能够揭示组织中的细胞类型和稀有亚群、细胞状态和命运的变化,还可以研究细胞数稀有的珍贵样品,从而帮助人们理解发育、衰老和疾病发展的机制。随着单细胞转录组、基因组、表观遗传组、蛋白组等各组学测序技术的快速发展,研究者开始将它们相互组合,使得单个细胞或同类细胞的多个组学数据能够联合分析.因此,利用单细胞多组学技术能够更有效地研究细胞在特定时空状态下各组学间的复杂联系,从而揭示细胞状态和命运调控的分子机制。未来，单细胞多组学测序技术的策略会继续向转录组结合其他多个组学的三组学甚至四组学方向发展。高通量测序单细胞多组学技术支持

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。烈冰单细胞多组学平台烈冰生物为您提供一站式全流程单细胞测序服务。

单细胞测序实验再样本细胞上机分选签，需要对细胞数量、细胞活性进行准确判断，这对SingleCell分选标记、建库、下机数据的质量都具有着决定性的作用。如若细胞计数偏高，将会影响建库的成功率；计数偏低，则会显著提高双细胞的比例；而细胞活率过低，就会使测序数据的利用率大打折扣，因此把好单细胞悬液质量这一关尤为重要。而在铺板过程中，由于不同操作人员手法具有不可避免的差异，不同的液体流速将直接影响单细胞的入孔效果。因此烈冰生物BDRhapsody单细胞分选平台配套了专门定制的电动移液器，其具有PrimeTreat、CellLoad、BeadLoad、Wash、Lysis、Retrieval多种操作模式，来对应各种不同的操作。通过已经设定的程序来控制液体的流速，大幅度降低人为操作习惯带来的差异，保证实验操作的一致性。

烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，针对庞大的单细胞测序数据，能够实现细胞类型鉴定的快、精、准：一键导入genelist构建个性化基因列表；轻松一点即可展示Marker基因的Featureplot；任意修改Cluster的颜色和名称助力高效鉴定细胞类型；一键获得t-SNE图、Heatmap和Violin图：轻松获得并下载基因表达的t-SNE图、Heatmap、Violin图，还可以通过调节宽、高和系数比例来调节美观。平台上线300+task自主分析工具、50+pipeline工作流模板，帮助烈冰生信分析团队和自主分析用户实现分析工具和模板的快速调用和一站式全流程自动化分析，节省您的工作时间并提升整体工作效率。单细胞多组学数据整合的一大挑战在于不同组学的特征空间存在差异。

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具，从生物学角度上看，转录组表示了基因表达的中间状态，可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理；而蛋白质是生物体直接的功能执行者，因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要探究生物体疾病机理、胁迫机制，精确研究重要基因的表达模式和调控机理，只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究，才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性，进而从整体上解释生物学问题。为了能深入分析和理解细胞状态和命运决定的机制, 将单细胞各组学技术结合在一起的单细胞多组学技术产生。宁波单细胞多组学商业化服务

随着组学新技术的不断涌现，高通量的方向发展，通过对多组学数据的整合分析，已成为科研究新方向。高通量测序单细胞多组学技术支持

相对于Smart-Seq技术在细胞数量上的问题，10X平台普遍提供的细胞数量都在1000-20000不等的测序细胞量，这个量级的测序细胞量已经可以说能够完全覆盖绝大部分组织的Single Cell群体类型。因此，这两种技术对于基于基因表达进行准确细胞分型上，无论是从细胞数量上来说还是表达检测可靠性来说，都会更实用。同时依托Random Cell Label技术，使得其对于NovaSeq、HiSeq X Ten、Hiseq 4000等设备存在的Index hooping现象，相对于Smart-Seq数据来说，影响几乎可以忽略不计（10X Genomics官方网站曾给出hooping测试结果，显示无影响。高通量测序单细胞多组学技术支持

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