基因和基因產物并不是單獨運作的，而是參與了相互關聯的復雜通路、網絡和分子系統，這些合在一起實現了細胞、組織和生物體的運作。定義這些系統并確定它們的特征和相互作用，對于了解生物系統如何運作至關重要。”為了推動科學發現，科學家們需要各種能夠幫助多方位了解其樣本的潛在生物復雜性的研究工具。對于越來越多的研究人員來說，單細胞RNA測序和單細胞多組學——即在單細胞分辨率下對基因表達及其他基于DNA、RNA或蛋白質的分析物進行定量分析的基因組方法——在幫助解決他們面臨的生物學問題上已證實是行之有效的。十二年測序經驗，累計服務與5000余項重要科研項目。上海10X Genomics單細胞測序數據分析培訓班

單細胞多組學帶來的突破 單細胞測序方法不但改進了實驗過程，還幫助科學家在健康和疾病研究的關鍵領域取得新進展。那些過去從轉錄平均值或單項參數讀取中無法獲得的新發現正在改變我們對傳染病、神經退行性疾病等疾病的認識。從鑒定新的細胞類型和狀態，到揭開疾病用藥應答和耐藥的潛在機制，單細胞測序正在推動突破性的研究，有望改變生物學和醫療。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，曾經模糊的東西正變得越來越清晰。隨著我們邁向科學的未來，我們手頭的工具就像伽利略的望遠鏡一樣能夠提高焦距和放大倍數，而定義科學未來的知識新深度是十年前的人們所無法想象的。西安高通量測序單細胞測序商業化服務烈冰對于一個細胞群體中的每個細胞單獨進行建庫測序分析。

RNA測序（RNA-seq）或芯片分析等大量樣本的轉錄組學方法作為一類強大的工具，可提供混合樣本的基因表達平均數據，幫助科學家開始揭示這種異質性。隨后，技術創新的飛躍在單細胞技術上達到新高度——使得科學家能夠定義細胞類型特異的基因表達，從過去的平均數據中分辨出真正驅動其表達模式的細胞異質性。這讓研究人員能夠更詳細地表征組織異質性，鑒定稀有細胞類型，并逐個細胞地仔細分析其分子機制。當獲得了對其研究的生物系統更為真實的圖譜后，研究人員就有了更為堅實可靠的知識基礎，并能在這個基礎上規劃下一步實驗，以獲取更深入的可行動見解。

從單細胞測序描述性分析轉向復雜樣本中不同細胞類型的功能解析，越來越需要一種多組學的細胞生物學視角。通過單細胞多組學——即對不同組學的數據集進行分析和整合——科學家能夠從同一個單細胞來源中檢測多種細胞特征。這些特征包括全轉錄組基因表達、細胞表面蛋白表達、免疫組庫序列（包括T細胞和B細胞受體）以及用于了解表觀基因組調控的開放染色質區域。隨著單個實驗可提供更多信息豐富的數據，研究人員的獲益更多，包括保留珍貴樣本、提高生產力、減少因批次效應引起的錯誤，并節省更多的高科技資源（從資助基金到人員時間）。高通量測序技術是對傳統測序一次突破性的改變，一次對幾十萬到幾百萬條核酸序列進行測定。

針對單細胞測序數據分析時的reads數、基因表達量及細胞數量判定過程中：以捕獲5000個細胞、100G的測序量為標準，每個細胞的reads數大約在50k左右；每個細胞的基因中位數取決于樣本的細胞類型，例如成熟的B，T，粒細胞數量較多的組織中，由于該類型細胞表達的基因數普遍較少，導致基因中位數下降。而某些疾病組織、或者體外培養的如干細胞等，他們的基因表達數較高，甚至可以超過1W，這就導致該類樣本基因中位數非常高。因此，我們對細胞數量以及基因中位數確認時，需要考察實際組織的細胞組成。烈冰全線實驗平臺滿足超深度、大規模發現和復雜疾病研究的測序。南昌單細胞測序

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一味的追求高細胞數量的捕獲，小心得不償失，原因在這：單細胞測序所有的分析都是基于細胞聚類進行，而細胞聚類是在區分cell和non-cell后，獲得細胞基因表達譜，通過降維（pca），無監督聚類以及可視化（t-SNE）得到的。進行細胞聚類時需要考慮到每個細胞的基因表達模式，因此即使是相同的數據，在剔除幾個細胞的情況下，前后獲得的聚類圖也會出現明顯不同。而當細胞捕獲數過多時，無論是假陰性和假陽性數據還是多細胞數據，都會對正常細胞聚類產生影響，造成聚類結果失真。這也是很多文章，特別是很多高分文章，為什么單個樣本捕獲細胞數在2000-3000的原因了。烈冰建議單個樣本捕獲細胞數在3000-5000個時，數據量在100G左右時，可以滿足分析和文章發表的多重需求。上海10X Genomics單細胞測序數據分析培訓班

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