单细胞测序技术(single cell sequencing)是指在单个细胞水平上,对基因组、转录组、表观组进行高通量测序分析的一项新技术,它能够弥补传统高通量测序的局限性,揭示单个细胞的基因结构和基因表达状态,反映细胞间的异质性。
2013年,《Science》将其列为年度最值得关注的六大领域榜首;2015年再次登上Science转化医学封面。2018年跻身Science 年度突破技术; 2019年,单细胞多组学被列为Nature Methods年度技术,2021年,又被评选为10大创新生物科技之一...目前,单细胞测序技术在肿瘤、发育生物学、微生物学、神经科学、以及植物学等领域发挥重要作用,正成为生命科学研究的焦点,具有广阔的应用前景。
单细胞转录组测序流程--点我了解更多
1. 拥有行业认可的10X Genomics和BD Rhapsody单细胞平台,实现真正意义上的单细胞测序;
2. 具有丰富的、针对不同样本类型的单细胞悬液制备经验,如:外周血、细胞系、新鲜/冻存器官组织、肿瘤组织,确保细胞活性达到测序要求;
3. 拥有成熟的单细胞测序文库构建技术,一次性完成1000-10000个细胞的文库构建,真正测全组织中所有细胞类型,做到对样本中所有类型细胞的全面解析;
4. 具备完善的单细胞测序和实验质控流程,以及丰富的单细胞测序和数据分析经验,实现个性化、定制化数据分析服务。
样本类型:
组织、血液、培养的细胞系、制备好的单细胞悬液
注:若客户样本为组织,且无能力进行组织解离来获取单细胞悬液,烈冰将尽可能提供技术及实验上的帮助,但因不同类型样本的特异性,无法保证实验方法适用于所有类型组织。
质量要求:
1. 细胞活性大于70%
2. 浓度为500-2000细胞/μl
3. 体积不小于200μl
4. 细胞培养基及缓冲液不能含Ca2+和Mg2+
5. 细胞体积小于40μm
注:横坐标为细胞数量,纵坐标为每个细胞对应的平均counts数,根据曲线的斜率判断实际检测的细胞数量
注:左图为细胞中总共检测到的基因数量,右图为去除重复UMI后统计的基因数量
注:左图为每个细胞中的线粒体占比——nUMI数量相关性分析图,
右图为单细胞测序中每一个细胞的基因——nUMI数量相关性分析图
Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.
注:左图为前列腺肿瘤组织细胞亚群鉴定t-SNE图展示;右图为不同样本中各细胞亚群的占比情况
Zhang, et al. Glia, 2021 Mar;69(3):765-778.
注: Marker基因的Feature Plot图和Violin图
Zhang, et al. Glia, 2021 Mar;69(3):765-778.
Zhang C, et al. J Immunother Cancer, 2021;9:e002312.
Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.
Chen, et al. Nature Communication 2020; 11:5077
Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.
Chen, et al. Nature Cell Biology, 2021 Jan;23(1):87-98.
Sun, et al. Annals of the Rheumatic Diseases, 2019, 79(3):215926.
注:细胞间状态转换的pesudotime轨迹图(左)和Heatmap图(右)
Chen, et al. Nature Communication, 2020;11:5077.
注:横坐标表示细胞类型,纵坐标表示细胞间通讯关系,圆圈大小表示显著性差异水平,圆圈颜色越红表示细胞间通讯关系越强
Zhang C, et al. J Immunother Cancer, 2021;9:e002312.
注:横坐标表示生存期,纵坐标表示占比,不同颜色曲线代表不同分组
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