單細胞測序是指針對單個細胞進行全轉錄組測序分析，可精確地描述每一個細胞的狀態，在異質性發育過程中具有不可忽視的應用價值。然而，單細胞測序無法給出固態異質化組織中細胞空間排布信息，對于揭示發育過程、病理微環境都存在很大的局限性。空間轉錄組測序以點陣形式記錄病理切片細胞的空間信息并進行測序，可以精確指示點陣內的全部基因表達情況。空間轉錄組測序的加入，無疑讓單細胞測序如虎添翼，更精確地勾勒了組織水平的異質性。單細胞多組學測序技術提供了全新的視角來分析細胞的分化路徑、細胞間的交互調控和細胞亞群的分離現象。廣州BD Rhapsody單細胞多組學

2016年發表的DR-seq和G&T-seq技術,實現在單細胞內同時進行基因組和轉錄組的測序分析,使得研究人員能夠在分析細胞間基因組差異和基因表達異質性的同時,進一步理解基因組序列差異、拷貝數變異與轉錄組異質性之間的關系.隨后在同一個單細胞內,基于轉錄組、染色質可及性、染色質構象、DNA拷貝數、DNA甲基化、蛋白質豐度或者空間狀態等整合分析的多組學方法也相繼出現。相較于利用不同的單細胞單組學測序方法從一類細胞中分別獲取轉錄組、基因組、表觀遺傳組等進行分析,單細胞多組學測序技術可以從同一個單細胞中同時獲取多種組學數據,可以更好地反映細胞在特定狀態下各組學間的關聯以及復雜的分子調控網絡。南京BD單細胞多組學服務機構單細胞多組學測序主要包含細胞分離、文庫構建、高通量測序和生物信息學分析等步驟。

對于單細胞測序而言，常常需要先構建細胞圖譜，在此基礎上再開展后續各項分析，并且數據分析時以細胞聚類（cell cluster）為討論對象，而不是像常規Bulk測序一樣以組別為分析對象，因此單細胞測序項目對樣本入組要求沒有Bulk測序那樣嚴格，但是單細胞測序，特別是目的為圖譜研究時，需要通過提高樣本復雜度（增加樣本數），盡可能的構建某一疾病類型、群體細胞圖譜信息。因此，單細胞測序實驗設計時首先需要保證生物學重復，不同樣本來源的樣本建議單獨進行細胞解離和捕獲、建庫、測序，以保證捕獲到足夠的細胞數，單個樣本分別捕獲細胞時，后續分析除了整體分析以外，還可以做單樣本分析，保證分析的完備準確性。

空間轉錄組測序的數據分析基本分為三個階段：1.數據的預處理部分；2.Spot點陣的分群與定義；3.Spot分群的功能與生物學價值。每一個部分都不可或缺，其結果都對后續的分析結果有重要影響。由于空間轉錄組的序列結構與單細胞轉錄組測序的左端序列結構是非常接近的，都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕獲區域這樣的設計。右端普遍為捕獲的RNA序列。因此采用單細胞的原始數據過濾策略即可，左端可以考慮切下捕獲區域前的序列區域作為后續分析用的序列以減少分析負荷。隨后，采用10X官方的Spatialranger的策略進行后續分析，解析出位于空間位置中的有效的Spot表達矩陣。分子檢測型單細胞多組學測序技術中也有一些集 中于探究單細胞內表觀遺傳組各層面的變化及關聯。

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非常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。單細胞測序是高通量測序下的又一重大技術突破。武漢BD單細胞多組學多組學測序

單細胞多組學測序技術是在單細胞分辨率下精確分析細胞異質性和基因調控網絡的新技術。廣州BD Rhapsody單細胞多組學

空間轉錄組數據可以用單細胞轉錄組數據的分析策略進行分析，例如，利用GO和Pathway分析篩選不同發育時期特定空間區域內的信號通路及其關鍵基因的較大情況，揭示在特定發育時期特定區域內發生的生物學過程。針對任何一個基因，空間轉錄組可以顯示表達該基因的點陣及其空間排布；單細胞轉錄組可以給出該基因表達的細胞類群；原位測序可以給出該基因在細胞內的表達狀況。通過不同發育時間點的信息比較，可以分析細胞類群在某個部位在不同時間點的差異，給出其在細胞內的真實的演變狀況。廣州BD Rhapsody單細胞多組學

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