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武汉烈冰单细胞多组学数据分析

更新时间:2025-08-24      点击次数:3

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。首先 出现的单细胞多组学方法就是将转录组与其他组学技术结合。武汉烈冰单细胞多组学数据分析

单细胞技术让我们在基因组学、表观基因组学、转录组学和蛋白质组学等层面上解析了许多错综复杂的生命密码。随着科技的进步,我们发现整合多个组学的信息可以更仔细地观察细胞之间的可变性,更清楚地识别特定细胞及其功能。单细胞多组学在临床诊断、疾病分型以及细胞发展机制这些重大生命科学领域方面的应用也将越来越广。单细胞技术从 2009 年发展到现在,研究范围不再局限于转录组,而是扩展到了基因组、免疫组、表观组、蛋白组等多组学水平。青岛上海烈冰生物单细胞多组学商业化服务功能研究型单细胞多组学测序技术结合了CRISPR基因编辑技术, 深度挖掘基因表达调控与细胞功能。

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具,从生物学角度上看,转录组表示了基因表达的中间状态,可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理;而蛋白质是生物体直接的功能执行者,因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要探究生物体疾病机理、胁迫机制,精确研究重要基因的表达模式和调控机理,只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究,才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性,进而从整体上解释生物学问题。

烈冰科技作为国内同时拥有10XGenomics和BDRhapsody双分选平台的测序服务商及云计算服务供应商,经过多年实战,拥有丰富的单细胞悬液制备和分选经验,实测BDRhapsody对能够高效捕获粒细胞。针对不同的分选平台、建库方法,实战总结搭建出不同的数据预处理工作流程;烈冰科技NovelBrain®生物大数据平台能有效支撑生命科学研究、医疗健康等领域对大数据分析的需求。完备的高通量测序实验平台,包括NovaSeq6000、10XChromiumX、BDFACSMelody、PANNORAMIC数字切片扫描仪等,配合一支来自海内外名校、多学科交叉型的高素质综合团队,为您的科学研究保驾护航。随着单细胞多组学的不断进步, 研究者将有机会在单细胞分辨率下进一步理解个体发育以及疾病发展机制。

reads数、基因表达量及细胞数量判定过程中:以捕获5000个细胞、100G的测序量为标准,每个细胞的reads数大约在50k左右;每个细胞的基因中位数取决于样本的细胞类型,例如成熟的B,T,粒细胞数量较多的组织中,由于该类型细胞表达的基因数普遍较少,导致基因中位数下降。而某一疾病组织、或者体外培养的如干细胞等,他们的基因表达数较高,甚至可以超过1万,这就导致该类样本基因中位数非常高。因此,我们对细胞数量以及基因中位数确认时,需要考察实际组织的细胞组成。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。重庆BD Rhapsody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。武汉烈冰单细胞多组学数据分析

空间转录组测序与单细胞测序的结果不同,这里存在一个概念叫做NumberofSpotsundertissue,即,空间转录组片子上组织覆盖的有效的spot位点。这个有效Spot的筛选标准是有UMI以及有序列表达。那么这个时候,贴片的质量就成为了制约空间转录组有效区域的要点了。如果组织没有很好地覆盖到空转片上,那么容易出现虽然有HE染色有组织片子,但是没有基因表达,即无有效Spot位点。同样的,另一个就是组织切片的大小,也就是说组织切片在整个玻片的覆盖面积越小,分析的有效区域就越少。这两者基本上决定了整个空间转录组分析结果的基础质量。武汉烈冰单细胞多组学数据分析

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