多组学联合分析 • 单细胞多组学
· 产品定义
单细胞组学分析能有效解决bulk组学掩盖的细胞个体差异，发现细胞异质性。单细胞多组学联合包括单细胞转录组以及单细胞多组学测序等，可以更加全面地多维度解析细胞个体的作用及细胞之间的关系，对肿瘤异质性、发育进程、感染免疫、药理药靶等研究提供了大数据支持。
· 技术路线
· 数据分析
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分析方向 |
主要内容 |
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数据质控 |
数据可靠性评价 |
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基因/蛋白质表达展示 |
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细胞聚类及可视化 |
t-SNE/UMAP聚类及可视化 |
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差异分析 |
Cluster特异性表达及功能分析 |
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组间cluster差异及功能分析 |
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拟时序分析 |
拟时序轨迹分析 |
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拟时序基因/蛋白质表达分析 |
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个性化分析 |
细胞通讯分析 |
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细胞周期分析 |
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RNA velocity |
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InferCNV |
· 部分数据分析结果展示
1. 单细胞转录组：
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Cellranger分析结果 |
细胞异质性 |
拟时序分析 |
细胞通讯分析 |
2. 单细胞蛋白质组：
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数据质控 |
蛋白质鉴定数量 |
细胞异质性 |
聚类热图 |
· 应用方向
· 单细胞多组学解决方案
· 送样建议
| 样本类型 | 样本量 | 备注 |
| 组织类 | 200mg-2g | 新鲜组织，不能冻存 |
| 细胞类 | 1-10×106 | 细胞活率>80% |
| PBMC | 1-10×106 | 可直接提供新鲜血液5mL及以上 |
| 稀有细胞类 | / | 如：卵母细胞 |
· 应用案例
1. Cross-tissue immune cell analysis reveals tissue-specific featur es in humans.Science.2022
单细胞转录组和单细胞免疫组库联合绘制组织中的骨髓细胞谱系和淋巴细胞谱系的免疫细胞图谱
2. Epigenetic regulation during cancer transitions across 11 tumour types.Nature.2023
sc/snRNA-seq和scATAC-seq等单细胞多组学构建了泛癌症表观遗传和转录组图谱
3. Spatial transcriptomics reveals distinct and conserved tumor core and edge architectures that predict survival and targeted therapy response. Nature Communications.2023
单细胞和空间转录组联合全面表征肿瘤核心(TC)和边缘(LE)转录结构中的恶性细胞，为开发新的靶向治疗奠定基础