南京single cell RNA单细胞多组学测序服务

冰冻切片的空间转录组测序在RNA捕获、文库构建方面，需要将组织切片贴合在带有mRNA结合捕获探针的载玻片上，通过甲醛固定、H&E染色得到组织切片的形态结构。再进行透化处理，使细胞中的mRNA释放，并结合到芯片相邻的捕获探针上。将捕获的mRNA反转录合成cDNA并构建测序文库进行上机测序，从而获取基因表达信息。总体来说，空间转录组的实验流程包括：组织冻存-OCT包埋-冷冻切片-固定染色-组织透化-cDNA合成及建库-上机测序，而需要客户进行样本准备的步骤相对简单：组织冻存与OCT包埋。单细胞多组学测序技术整合了单细胞各个组学特征, 提供了揭示细胞内复杂分子调控网络及其互动关系的机会。南京single cell RNA单细胞多组学测序服务

空间转录组数据可以用单细胞转录组数据的分析策略进行分析，例如，利用GO和Pathway分析筛选不同发育时期特定空间区域内的信号通路及其关键基因的较大情况，揭示在特定发育时期特定区域内发生的生物学过程。针对任何一个基因，空间转录组可以显示表达该基因的点阵及其空间排布；单细胞转录组可以给出该基因表达的细胞类群；原位测序可以给出该基因在细胞内的表达状况。通过不同发育时间点的信息比较，可以分析细胞类群在某个部位在不同时间点的差异，给出其在细胞内的真实的演变状况。厦门single cell RNA单细胞多组学技术支持单细胞多组学测序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。

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。

高通量测序技术（High-throughputsequencing）又称“下一代”测序技术（“Next-generation”sequencing），以能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定和一般读长较短等为标志。高通量测序技术是对传统测序一次颠覆性的改变，一次对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，因此在有些文献中称其为下一代测序技术(nextgenerationsequencing)足见其划时代的改变，同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能，所以又被称为深度测序(deepsequencing)。而烈冰科技具有专业生物背景和十二年科研服务经验，已助力Nature，immunity等在内的300+篇CNS文章发表。多组学技术结合了不同的生物数据集，如基因组学、转录组学和蛋白质组学。

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。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。厦门高通量测序单细胞多组学数据分析

深度的单细胞测序数据解读助力生物健康医疗时代。南京single cell RNA单细胞多组学测序服务

单细胞测序结果动辄上百G数据量，庞大的数据对于分析平台和分析能力有着很高的要求，首先针对下机数据的质控环节：单细胞测序产生数亿的结果序列，不可避免的会出现低质量的测序结果，存在各种情况的序列污染。因此序列过滤及质量评估就会变得极为重要。序列质量主要通过测序质量值Q20/Q30的占比来表征，即碱基测序结果的错误率在1%/0.1%以下的比例。理想的测序结果reads的碱基质量均高于30。保证数据获得后第一步的处理结果的准确性，为后续细胞类型鉴定准确和功能分析打下坚实基础。南京single cell RNA单细胞多组学测序服务

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