服务热线02152235399
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
[1] A rice single cell transcriptomic atlas defines the developmental trajectories of rice floret and inflorescence meristems,New Phytologist,2022 IF=10.15
[2] Single-cell transcriptome analysis revealed a suppressive tumor immune microenvironment in EGFR mutant lung adenocarcinoma,Journal for ImmunoTherapy of Cancer,2022 13.751
[3] Single cell analysis reveals transcriptomic remodellings in distinct cell types that contribute to human prostate cancer progression,Nature Cell Biology,2021 IF=28.821
[4] Multiomics analysis reveals a distinct response mechanism in multiple primary lung adenocarcinoma after neoadjuvant immunotherapy,Journal for ImmunoTherapy of Cancer,2021 IF=13.751
[5] The zinc finger protein Miz1 suppresses liver tumorigenesis by restricting hepatocyte-driven macrophage activation and inflammation,Immunity,2021 IF=31.745
[6] Intra-heterogeneity in transcription and chemoresistant property of leukemia-initiating cells in murine Setd2?/? acute myeloid leukemia,Cancer Communication,2021 IF=10.392
[7] Multiomics analyses reveal a critical role of selenium in controlling T cell differentiation in Crohn’s disease,Immunity,2021 IF=31.745
[8] Single-cell analysis reveals EP4 as a target for restoring T-cell 1 infiltration and sensitizing prostate cancer to immunotherapy,Clinical Cancer Research,2021 IF=12.53
[9] Pluripotency acquisition in the middle cell layer of callus is required for organ regeneration,Nature Plants,2021 IF=15.79
[10] Single-Cell Transcriptome Profiling Reveals Multicellular Ecosystem of Nucleus Pulposus during Degeneration Progression,Advanced Science,2021 IF=16.802