上海时时乐走势图
服務熱線400-065-1811
當前位置:首頁 > 基因測序 > 單細胞測序

為什么使用單細胞測序?

單細胞測序(Single Cell Sequencing)是一種對于細胞群體中的每一個細胞采用NGS技術進行高分辨率檢測,分辨單個細胞間的差異以及其在整個微環境的作用[1]。有別于常見的多細胞批量測序(Bulk Sequencing),單細胞主要提出了一個非常尖銳的問題,是否一個組織塊中所有細胞都是近似的?是否同一類細胞都是一樣的?答案是否定的,這也是當前Bulk Seq所擁有的巨大局限性,每一個細胞都是與眾不同的獨立個體。而由每一個獨立細胞間的相互作用最終形成一個完整的組織塊,并形成功能以及表型。例如,在三陰性乳腺癌中[2],單細胞測序回答了一個最為重要的問題,耐藥克隆究竟是如何產生的,與普通細胞又如何區分。在神經,發育,腫瘤,免疫等領域的研究,單細胞測序已有數百篇影響因子在30以上的文獻,成為現今高通量測序研究的最前沿。

1. Eberwine J, Sul J Y, Bartfai T, et al. The promise of single-cell sequencing[J]. Nature methods, 2014, 11(1): 25.

2. Kim C, Gao R, Sei E, et al. Chemoresistance Evolution in Triple-Negative Breast Cancer Delineated by Single-Cell Sequencing[J]. Cell, 2018, 173(4): 879-893. e13.

為什么選擇烈冰科技?

  • NovelBio團隊擁有具有多年測序分析經驗,同時擁有國際認可的10X Genomics單細胞平臺,以及最新的擁有單細胞UMI技術和單細胞蛋白質組測序專利的BD Phrapsody平臺;
  • 除了新鮮組織細胞外,烈冰通過多種實驗技術校正,使得凍存細胞/組織單細胞轉錄組測序成為可能,將你存檔的組織樣本再次利用起來;
  • 不僅僅局限于血液,烈冰同時可以針對不同部位,類型的組織,細胞,骨髓等,設計了針對性的實驗方案,保證單細胞測序捕獲中的超高捕獲效率,捕獲率達80%以上;
  • 不再一個個細胞進行單細胞測序,一次進行1000-10000個細胞的文庫構建,可以真正測全一個組織中所有細胞類型,做到對樣本中所有類型細胞的全面解析。


1、基因表達定量,獲得每個細胞中所檢測到的基因以及其表達量


2、細胞亞群分類,通過聚類分析獲得樣本中的各種細胞亞群,并通過marker基因來判斷每個細胞亞群對應的已知細胞類型



3、差異表達基因篩選,分析不同細胞亞群之間或者同一細胞亞群在不同樣本分組中的差異表達基因,并探討其生物學功能


4、細胞狀態轉換關系分析,對不同細胞亞群之間的狀態轉換關系進行分析,獲取細胞亞群之間的聯系


5、預后分析,針對腫瘤類研究,獲取關鍵基因后結合臨床數據進行預后分析,獲得預后相關的關鍵基因

1.腫瘤微環境研究:腫瘤的發生、生長及轉移與腫瘤細胞所處的內外環境有著密切關系,單細胞測序解釋了之前通過Bulk RNA-Seq無法準確進行的腫瘤細胞與周圍微環境細胞間相互分泌與信號通訊的過程,無論是頭頸部腫瘤,乳腺癌,神經膠質瘤已開始有大量的測序研究闡述該領域。


2. 腫瘤異質性研究:腫瘤在生長過程中,經過多次分裂增殖,其子細胞呈現出分子生物學或基因方面的改變,從而使腫瘤的生長速度、侵襲能力、對藥物的敏感性、預后等各方面產生差異。它是惡性腫瘤的特征之一。單細胞測序由于能同時測定3000-10000個以上的腫瘤細胞,使得我們從腫瘤細胞的具有異質性的Clonal角度進行研究成為可能,未來可能應用于臨床治療和診斷,真正加速精準醫療時代。


3. 發育學研究:神經等組織發育,器官發生等領域的研究中,由于受到細胞微環境的影響,不同個體的細胞的發育命運是各不相同,因此單細胞測序有助于我們對于發育學研究中的每一個細胞個體的基因表達和作用以及細胞間的通訊與影響進行解析。


4. 免疫學以及其相關疾病研究:免疫學研究中,免疫細胞為了行駛不同功能而具有極強的雜合性,在一組白細胞或者PBMC樣本中,往往存在大量不同類型的免疫細胞。而單細胞測序,能在測定每一類細胞的基因表達的同時,對于這些細胞進行區分,甚至進行更準確的亞型分類,為 免疫學研究和相關疾病的治療提供幫助

樣本類型:制備好的單細胞懸液,血液,培養的細胞系。


質量要求:細胞活性大于70%,濃度為500-2000細胞/μl,體積不小于200μl,細胞培養基及緩沖液不能含Ca2+和Mg2+,細胞體積小于40μm。


(若客戶樣本為組織,且無能力進行組織解離來獲取單細胞,烈冰將盡可能提供技術及實驗上的幫助,但因不同類型樣本的特異性,無法保證實驗方法適用于所有類型組織。)

實驗流程

數據分析流程


結果示例

文獻示例

1.Puram S V, Tirosh I, Parikh A S, et al. Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic Tumor Ecosystems in Head and Neck Cancer[J]. Cell, 2017, 171(7):1611.(IF= 30.410)

單細胞轉錄組測序揭示頭頸部鱗狀細胞癌腫瘤微環境的異質性以及腫瘤轉移的潛在機制。

2.Kim C, Gao R, Sei E, et al. Chemoresistance Evolution in Triple-Negative Breast Cancer Delineated by Single-Cell Sequencing.[J]. Cell, 2018, 173(4):879-893. (IF= 30.410)

單細胞轉錄組測序揭示三陰乳腺癌耐藥機制。

3.Wagner D E, Weinreb C, Collins Z M, et al. Single-cell mapping of gene expression landscapes and lineage in the zebrafish embryo.[J]. Science, 2018.(IF= 37.205)

單細胞轉錄組測序描繪斑馬魚胚胎發育時期基因表達圖譜。

4. Mayer C, Hafemeister C, Bandler R C, et al. Developmental diversification of cortical inhibitory interneurons.[J]. Nature, 2018, 555:457. (IF=40.137)

單細胞轉錄組測序描述皮質抑制性中間神經元發育的多樣性。

上海时时乐走势图 时时人工免费计划 时时彩内部管理计划群 35选7今日开奖结果 彩票兼职每小时50 电子艺游网址平台 火爆五肖内部玄机 山西快乐10分钟 山东十一运夺金五码分布图 22选5走势图黑龙江 江苏时时预测软件下载