單細胞全轉錄組測序

  • 簡介
  • 實驗優勢
  • 送樣要求
  • 結果展示
  • 背景介紹:

    單細胞轉錄組測序(Single-cell RNA Sequencing, scRNA-seq)是指在單細胞水平上進行高通量RNA測序的一種新技術,可以解決混雜樣本測序(bulk RNA seq)所無法得到的細胞異質性信息。

    臨床組織是各種細胞的混合物,以腫瘤為例,腫瘤中心細胞,邊緣細胞和遠端轉移細胞的細胞類型及轉錄組存在差異。傳統的bulk RNA-seq提取組織或一群細胞的混合RNA進行測序,得到所有細胞的平均基因表達,掩蓋了單個細胞的表達特異性,而scRNA-seq能夠有效解決細胞異質性問題,通過檢測單個細胞的表達譜,鑒定細胞類群,深入研究腫瘤轉移侵襲、瘤內異質性、微環境重編程和耐藥,近幾年來已廣泛應用於腫瘤,免疫,生長,發育等生物研究領域。

    實驗平台和原理

    引入頗受行業內認可的BD RhapsodyTM單細胞分析係統,可快速平行分析成千上萬個單細胞內數千基因的表達水平。該係統利用微孔法進行單細胞的分離和標記,一張微孔板上有不少於20萬的特定大小微孔,每一個微孔可捕獲一個細胞並裝載一個磁珠,之後使用配套試劑盒進行細胞裂解、cDNA合成和文庫構建。

                                                                                         

      實驗流程圖



  • 準備工作簡單:客戶隻需浸沒組織樣本後寄到我司即可
    適用範圍極廣:珍惜樣本和低活性樣本均可以上機實驗
    極高的捕獲率:充分利用實驗樣本並獲取有效實驗數據
    提供完整和個性化的數據分析方案
  • 樣品類型:組織100-200mg,單細胞懸液細胞數目不少於1×105個;

    質控要求:活細胞比例一般不低於65%;
    樣品保存和運輸:浸沒組織0-4℃保存,冰袋運輸;單細胞懸液-80℃保存,幹冰運輸;
    其他詳見《2022世界杯竞猜app下载生物|數譜生物單細胞測序預處理指南》。



  • 1.細胞聚類及細胞類群鑒定

    基於無監督算法,對所有細胞進行聚類分析,並通過不同細胞特異性marker基因進行細胞類型鑒定,使用t-SNE降維算法進行繪圖展示,圖中每個點代表一個細胞,相同顏色為一個細胞類群,從而將腫瘤細胞與其它細胞分開,分別進行差異基因表達分析。

    2.特定細胞類群的差異表達火山圖

    對各細胞類型篩選得到的差異表達基因進行火山圖展示,下圖為腫瘤細胞類群單獨進行差異表達分析的火山圖,從而可以針對腫瘤細胞的差異基因進行功能分析。

    3.特定細胞類群的GSVA分析

    對腫瘤細胞類群進行GSVA分析的差異通路條形圖。橫坐標為GSVA分數的t值,表示各通路基因集在不同分組的表達差異度。縱坐標為差異通路,可以選擇腫瘤細胞通路的差異基因,在腫瘤細胞係進行功能機製研究。

    4.各細胞類型sub-cluster分析

    基於前麵所有細胞的分類結果,我們對每個細胞類群分別進行sub-cluster再分類,例如對腫瘤細胞的sub-cluster t-SNE及sub-GSVA分析,獲得特異性聚集到腫瘤高增殖和侵襲通路的亞群,可以指導用藥。