成都上海烈冰生物单细胞多组学数据分析

时间:2022年08月27日 来源:

机体为响应各种应激,其细胞会从一种功能“状态”转变为另一种功能“状态”;当细胞在不同状态之间转变时,往往会经历转录重组,导致一些基因被“沉默”,一些基因被重新“唤醒”,但纯化这些瞬态细胞进行研究是很困难或不可能的;scRNA-seq拟时序分析可以让我们在不需要纯化的情况下查看这些细胞状态。拟时序分析,即根据不同细胞亚群基因表达量随时间的变化情况,构建细胞谱系发育,但这里的时间并不是真时间,而是一个虚拟的时间,是指的细胞与细胞之间的转化和演替的顺序和轨迹。即使在同一个样本中,也会存在多种不同的细胞形态。因此,不论测定了多少样本,我们都可以采用拟时序分析对样本中的细胞转化和变化进行描述。单细胞多组学测序技术已应用于心肌再生领域。成都上海烈冰生物单细胞多组学数据分析

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。重庆单细胞多组学技术支持单细胞多组学技术基于单细胞测序技术和高通量组学方法发展而来,能在单细胞分辨率下同时整合多种组学信息。

单细胞多组学测序技术是在单细胞分辨率下精确分析细胞异质性和基因调控网络的新技术,提供了全新的视角来分析细胞的分化路径、细胞间的交互调控和细胞亚群的分离现象。转录组、表观基因组、蛋白组学和代谢组学的差异赋予了组织内同样基因组背景下的单个细胞的功能特异性。单个细胞的组学变化决定了组织的功能状态,因此,阐明组织的细胞异质性是破译生理功能和病理演变的关键。然而,以bulkRNA测序等为**的传统方法掩盖了细胞的异质性,细胞组学变化的平均水平。近10年来,单细胞组学技术应运而生,实现了在单细胞分辨率下研究分子的变化规律。

所谓的高通量测序技术,又名大规模平行测序,是将DNA(或者cDNA)随机片段化、加接头,制备测序文库,通过对文库中数以万计的克隆(colony)进行延伸反应,检测对应的信号并获取序列信息。与传统测序法相比,高通量测序技术在处理大规模样品时具有强大的优势,又快(两天)又多(数百万克隆),成为目前组学研究的主要技术。单细胞测序是一个系统的工程,开展项目前您可能会先评估它提供的见解是否与您的研究问题相匹配,如果匹配,实验过程如何规划,实验平台如何选择,样本如何制备,数据如何分析等等,而在这一切开始之前,我们的服务就已经开始了,从销售到实验到专业技术支持,我们开通全线对接渠道,帮助您快速定位项目诉求,提供从实验设计到文章发表的全流程,我们始终是您贴心的科学合作伙伴。烈冰生物首批引进 Chromium X 平台,开启百万级通量单细胞测序新时代。

单细胞测序技术(SingleCellSequencing)从一种新兴的研究角度,借助已有的高通量测序手段,帮助研究者在疾病样本的异质性、样本微环境、发育学、免疫学以及其他领域中进行单细胞层面的数据解析,解决了BulkPopulationSequencing所无法解决的问题。这样一个新的研究领域必然也需要足够可靠的实验手段来支撑。BDRhapsody单细胞分选系统为此提供了完善的硬件设备,保证了从单细胞悬液质量评估到单细胞分选标记过程中每一个实验步骤的完善质控。NovelBio单细胞实验团队借助BDRhapsody单细胞分选系统,在实验实施层面对单细胞测序结果的可靠性提供了强有力的保证。继单细胞悬液制备之后,又在另一道关键关卡提供了可靠的支持,帮助研究者在单细胞测序领域收获更多的成果。分子检测型单细胞多组学测序技术大多数以转录 组测序为重点。北京烈冰科技单细胞多组学测序服务公司

单细胞测序技术提供了单个细胞水平下的科学研究视角。成都上海烈冰生物单细胞多组学数据分析

单细胞多组学测序主要包含细胞分离、文库构建、高通量测序和生物信息学分析等步骤.因此,单细胞多组学测序技术的发展也为相关算法的开发带来了机遇和挑战。利用多模态计算方法不仅可以更好地进行细胞分群和谱系追踪,还可以推断基因表达调控网络和解析细胞在组织中的空间位置等信息。多组学的联合分析需要解决的计算问题是如何将大量单细胞产生的多种不同的组学数据进行有效地生成、识别、整合与分析,并且降低数据背景噪音和样本间的批次差异.目前,单细胞多组学的生物信息分析方法仍有待发展,面临着诸多问题与挑战。成都上海烈冰生物单细胞多组学数据分析

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