單細胞RNA-seq、RNA-seq和逆轉錄qPCR（RT-qPCR）都采用一個共同過程，即分離RNA并將其轉化為cDNA進行分析。不過，每種分析在開展方式和獲得的數據上有所不同。RNA-seq和RT-qPCR都是先從大量細胞中分離RNA，然后將其轉化為cDNA。RNA-seq是使用cDNA來構建新一代測序文庫，從而測定整個轉錄組的基因表達。RT-qPCR則是從cDNA中擴增特定靶點，并通過熒光測定表達水平。RT-qPCR限于已知靶點，而RNA-seq可實現無偏倚的全轉錄組基因表達分析。然而，這兩者只能提供細胞群體內基因表達的平均情況。單細胞RNA-seq則在分離RNA之前將單細胞分離到微孔或單個微反應容器中。然后用細胞特異性的條形碼標記RNA，確保來自每個細胞的cDNA可以追溯到起源細胞。與RNA-seq相似，帶有條形碼的cDNA也被用于構建新一代測序文庫，從而能夠對每個細胞的整個轉錄組進行基因表達測定。烈冰單細胞多組學測序助您探究細胞類型特異性和基因調控網絡特征。長沙10X單細胞測序技術支持

基于10XGeomics動態微流控技術，利用Tn5轉座酶酶切開放染色質，形成短片段，單細胞ATAC測序在表觀基因組學水平上，揭示單細胞染色質的可及性問題，區分細胞異質性，獲得開放染色質的位置、轉錄因子的結合位點、核小體的調控區域和染色質狀態等信息，是單細胞表觀遺傳學的重要突破：分析每個細胞數千個獨特的染色質開放區域，識別細胞類型和細胞狀態；識別重要的轉錄因子，進行譜系和發育追蹤；探究驅動細胞類型和狀態之間基因表達差異的非編碼序列；探究細胞類型特異性和基因調控網絡特征等。是當前重要的多組學研究基因表達和表觀遺傳學的手段。10X Chromium X單細胞測序數據分析單細胞測序技術遍地開花，烈冰服務讓您的醫學研究如虎添翼。

二代測序技術在測序方法上取得了重大突破，基于“邊合成邊測序”（sequencingbysynthesis）和大規模平行測序技術（massiveparallelanalysis,MPS），使測序通量和讀取速度得到極大提升，例如IlluminaSolexa測序儀。Illumina的測序原理可以簡化為四步：樣品文庫構建、簇生成、測序和數據分析。由于讀長限制，樣品DNA或由RNA逆轉錄得到的cDNA需要被打斷成300-500bp的片段，并在3和5端接上3種序列：1）Index，用于區分樣品來源；2）Adapter，用于結合測序通道上的位點；3）Primerbindingsite，用于結合PCR引物啟動擴增反應。

針對單細胞測序的細胞數量判斷環節：主要是對細胞數量、基因表達量、測序質量進行整體描述。過濾標準：由于細胞破碎后游離RNA會釋放到環境或孔中，并且測序中也會存在一些死細胞，導致數據存在background值。因此，我們需要設定一定的標準來過濾掉假細胞或死細胞。以10×Genomics為例，細胞數量判斷主要通過分析UMICounts-Barcode曲線斜率拐點，當存在多個斜率拐點的時候，結合預期UMI=500時的細胞數量進行過濾。當斜率拐點低于UMI=500的時候，選擇UMI=500作為細胞的判斷的標準；否則，選擇和預期細胞數量接近的拐點作為細胞判斷的位置。這樣我們能夠有效獲得真實的并且在基因數量上可以分析的數據。單細胞測序技術提供了單個細胞水平下的科學研究視角。

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。南通高通量測序單細胞測序

十二年測序經驗，累計服務與5000余項重要科研項目。長沙10X單細胞測序技術支持

烈冰與國內高校、研究所、醫院和藥企單位開展深度合作，服務于600+臨床與研究機構，1000+客戶和5000+重要科研項目，助力并聯合發表300+篇CNS等國際學術期刊（不完全統計），在單細胞領域，烈冰助力用戶發表單細胞文獻30+篇，總IF＞300+，IF＞10+以上文章占比65%以上，包含Immunity、NatureCellBiology、NaturePlants、AdvancedScience等生物領域國際主流學術期刊，已發表文章研究領域涵蓋包括COVID-19研究、疾病發生轉移機制，免疫研究、腦神經、白血病、胚胎發育、糖尿病、退行性疾病和植物領域研究等。長沙10X單細胞測序技術支持

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