单细胞转录组测序

单细胞RNA测序(single-cell RNA sequencescRNA-seq)是一种用于分析单个细胞基因表达的高分辨率技术。与传统的RNA测序(bulk RNA-seq)不同,scRNA-seq能够在单细胞水平上揭示细胞间的异质性,帮助研究者更好地理解细胞类型、状态及其功能。虽然scRNA-seq操作过程相较于bulk RNA-seq的更为复杂,但其所能探求到的生命科学深度确是bulk RNA-seq所达不到的,以下是对scRNA-seqbulk RNA-seq的比较: 


方面

scRNA-seq

bulk RNA-seq

分辨率

单细胞水平,可分析单个细胞的基因表达。

组织或细胞群体水平,反映的是混合细胞的平均表达。

细胞异质性

能够揭示细胞间的异质性,识别稀有细胞类型。

无法分辨细胞间的异质性,掩盖了稀有细胞类型。

样本类型

需要分离单个细胞或细胞核。

直接使用组织或混合细胞样本。

实验复杂度

实验步骤复杂,技术要求高(如单细胞分离、捕获)。

实验步骤相对简单,技术成熟。

数据量

数据量极大,每个细胞生成数千至数万个 reads。

数据量相对较小,样本整体生成数百万 reads。

成本

成本较高(单细胞分离、测序和数据分析)。

成本较低,适合大规模样本分析。

应用场景

- 细胞类型鉴定

- 差异表达分析

- 细胞发育轨迹分析

- 生物标志物筛选

- 肿瘤异质性研究

- 大规模样本研究

数据分析复杂度

数据分析复杂,涉及细胞聚类、降维、轨迹推断等。

数据分析相对简单,主要集中在差异表达分析。

技术挑战

 

- 单细胞捕获效率

- 批次效应

- 数据稀疏性

- 样本混合导致的异质性掩盖

- 低丰度基因检测难度



那单细胞RNA测序能为您的研究做些什么?单细胞转录组测序擅长解析细胞异质性,尤其适合研究复杂组织或混合细胞群体中的亚群体。这在肿瘤、 免疫系统、神经系统等方面的研究中非常关键,因为不同细胞可能在同一组织中执行不同功能。 目前,单细胞转录组学方向的科研文章根据其应用方向,大致可以分为以下类型。 1 疾病方向 应用方向 生长发育方向 肿瘤等 胚胎、组织器官发育 2 组织、器官再生 细胞分化等 海洋动物 3 生命演化 植物 昆虫等。

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技术流程
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