單細(xì)胞測序方法不但改進(jìn)了實(shí)驗(yàn)過程,，還幫助科學(xué)家在健康和疾病研究的關(guān)鍵領(lǐng)域取得新進(jìn)展。那些過去從轉(zhuǎn)錄平均值或單項(xiàng)參數(shù)讀取中無法獲得的新發(fā)現(xiàn)正在改變我們對傳染病,、神經(jīng)退行性疾病等疾病的認(rèn)識,。從鑒定新的細(xì)胞類型和狀態(tài),，到揭開疾病用藥應(yīng)答和耐藥的潛在機(jī)制,，單細(xì)胞測序正在推動突破性的研究,，有望改變生物學(xué)和醫(yī)療。無論是無法解釋的疾病,，還是人體或自然界中尚未探索的系統(tǒng),，曾經(jīng)模糊的東西正變得越來越清晰。隨著我們邁向科學(xué)的未來,，我們手頭的工具就像伽利略的望遠(yuǎn)鏡一樣能夠提高焦距和放大倍數(shù)，而定義科學(xué)未來的知識新深度是十年前的人們所無法想象的,。ATCG堿基的排列組合構(gòu)成了測序的龐大世界,。BD單細(xì)胞多組學(xué)測序

烈冰生物在上海、北京,、廣州,、西安、江西等多地部署單細(xì)胞測序?qū)嶒?yàn)組中心,，多地部署搭建BD Rhapsody單細(xì)胞實(shí)驗(yàn)平臺,，基于微孔的強(qiáng)大的高通量單細(xì)胞分析系統(tǒng)，為您提供可靠的單細(xì)胞分析工作流程,，該系統(tǒng)可通過簡單的唯恐把工作流程和多重條碼標(biāo)記系統(tǒng),，對高通量單細(xì)胞進(jìn)行多組學(xué)的信息捕獲，由此捕獲的信息科進(jìn)一步生成各種類型的二代測序（NGS）文庫,。之后對文庫進(jìn)行測序和基于NovelBrain生物大數(shù)據(jù)分析平臺（云平臺）的數(shù)據(jù)可視化分析,，實(shí)現(xiàn)高位分辨率下的組織內(nèi)基因的表達(dá)差異和表達(dá)豐度。吉林BD單細(xì)胞多組學(xué)測序單個(gè)細(xì)胞的基因結(jié)構(gòu)和基因表達(dá)狀態(tài),，并鑒定細(xì)胞的類型,。

科研的魅力之處,，在于無窮盡的探尋生命的本底，通過單細(xì)胞測序,，我們對組織的分子基礎(chǔ)的研究也從初級到深層,，并在單細(xì)胞層面逐漸達(dá)成一致，那么不禁要問一句,，組織的空間位置到底重不重要,？空間異質(zhì)性是功能的關(guān)鍵特征，細(xì)胞的位置信息更能反應(yīng)細(xì)胞命運(yùn)調(diào)控機(jī)制和細(xì)胞譜系發(fā)生過程,。因此時(shí)間和空間即像組織的AB面,，而不可否認(rèn)的是，此時(shí)空間坐標(biāo)的記錄,，像一個(gè)還未長大的娃娃,，雖未觸及分子基礎(chǔ)研究的深層，但仍在努力攀登探尋生命本底的下一個(gè)高峰,。

機(jī)體為響應(yīng)各種應(yīng)激,，其細(xì)胞會從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”；當(dāng)細(xì)胞在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變時(shí),，往往會經(jīng)歷轉(zhuǎn)錄重組,，導(dǎo)致一些基因被沉默，一些基因被重新“喚醒”,，但純化這些瞬態(tài)細(xì)胞進(jìn)行研究是很困難或不可能的,；scRNA-seq擬時(shí)序分析可以讓我們在不需要純化的情況下查看這些細(xì)胞狀態(tài)。擬時(shí)序分析,，即根據(jù)不同細(xì)胞亞群基因表達(dá)量隨時(shí)間的變化情況,，構(gòu)建細(xì)胞譜系發(fā)育，但這里的時(shí)間并不是真時(shí)間,，而是一個(gè)虛擬的時(shí)間,，是指的細(xì)胞與細(xì)胞之間的轉(zhuǎn)化和演替的順序和軌跡。即使在同一個(gè)樣本中,，也會存在多種不同的細(xì)胞形態(tài),。因此，不論測定了多少樣本,，我們都可以采用擬時(shí)序分析對樣本中的細(xì)胞轉(zhuǎn)化和變化進(jìn)行描述,。基于磁珠Barcode和UMI及polyT的探針結(jié)構(gòu),，精細(xì)區(qū)分上萬個(gè)細(xì)胞中mRNA的來源及表達(dá)豐度,。

根據(jù)烈冰多年單細(xì)胞測序服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，為什么不建議您一味的追求高細(xì)胞數(shù)量的捕獲：單細(xì)胞測序所有的分析都是基于細(xì)胞聚類進(jìn)行，而細(xì)胞聚類是在區(qū)分cell和non-cell后,，獲得細(xì)胞基因表達(dá)譜,，通過降維（pca），無監(jiān)督聚類以及可視化（t-SNE）得到的,。進(jìn)行細(xì)胞聚類時(shí)需要考慮到每個(gè)細(xì)胞的基因表達(dá)模式,，因此即使是相同的數(shù)據(jù)，在剔除幾個(gè)細(xì)胞的情況下,，前后獲得的聚類圖也會出現(xiàn)明顯不同,。而當(dāng)細(xì)胞捕獲數(shù)過多時(shí)，無論是假陰性和假陽性數(shù)據(jù)還是多細(xì)胞數(shù)據(jù),，都會對正常細(xì)胞聚類產(chǎn)生影響,，造成聚類結(jié)果失真。這也是很多文章,，特別是很多高分文章,，為什么單個(gè)樣本捕獲細(xì)胞數(shù)在2000-3000的原因了。烈冰建議單個(gè)樣本捕獲細(xì)胞數(shù)在3000-5000個(gè)時(shí),，數(shù)據(jù)量在100G左右時(shí),，可以滿足分析和文章發(fā)表的多重需求。烈冰生物全國五大實(shí)驗(yàn)中心,，多地部署B(yǎng)D Rahpsody平臺,，助您的樣本更快速抵達(dá)“戰(zhàn)場”。BD Rhapsody單細(xì)胞

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據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至2022年6月,，烈冰生物助力發(fā)表單細(xì)胞文章近40篇,，從平臺應(yīng)用比例來看，應(yīng)用10X Genomics和BD Rhapsody兩大平臺發(fā)文比例各占50%左右,，研究類型涵蓋疾病發(fā)展，靶點(diǎn)探索,，免疫研究,，神經(jīng)發(fā)育，干細(xì)胞分化,，植物發(fā)育,，退行病變，糖尿病,，COVID-19等等研究,；從發(fā)表期刊水平來看，烈冰生物聯(lián)合發(fā)表的單細(xì)胞文章，CNS一區(qū)期刊占比在30%以上,，其中包括immunity三篇,，Nature子刊3篇（Nature cell biology,Nature Plants，Nature communication）,風(fēng)濕類領(lǐng)域ARD期刊1篇,，CUT 1篇,，Advanced Science多篇，IF大于10分以上文章占比高達(dá)68.5%,，烈冰專屬單細(xì)胞測序服務(wù)團(tuán)隊(duì),，將與您攜手譜寫下一篇“高分”新文章。BD單細(xì)胞多組學(xué)測序

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