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基于10x 平臺(tái)，單細(xì)胞測(cè)序，單細(xì)胞多組學(xué)分析
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| [發(fā)表評(píng)論] [本類其他服務(wù)] [本類其他服務(wù)商] | ||||||||||||||||||
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對(duì)于多細(xì)胞生物來說，細(xì)胞與細(xì)胞之間是存在差異的。受精卵從一個(gè)細(xì)胞開始分裂到最終發(fā)育成成熟的個(gè)體，各種功能細(xì)胞之間的差異會(huì)越來越大，表達(dá)各自不同的基因，決定不同的生理功能。疾病的發(fā)生過程中，伴隨多種細(xì)胞的參與，不同細(xì)胞也會(huì)受到不同影響，如腫瘤的異質(zhì)性、原發(fā)灶、轉(zhuǎn)移灶、腫瘤微環(huán)境細(xì)胞等其基因表達(dá)有很大的差異，這些差異決定了腫瘤細(xì)胞對(duì)治療的反應(yīng)。
傳統(tǒng)的研究方法由于技術(shù)限制，是在多細(xì)胞水平進(jìn)行的，獲得的基因表達(dá)信息是細(xì)胞群體的平均信號(hào)，丟失了細(xì)胞個(gè)體特異的基因表達(dá)信息。為了更加精細(xì)地研究基因表達(dá)于細(xì)胞功能的關(guān)系，單細(xì)胞水平進(jìn)行檢測(cè)是更加準(zhǔn)確的方法，獲得的基因表達(dá)信息也更加直觀。單細(xì)胞測(cè)序的發(fā)展將基因表達(dá)于細(xì)胞功能的研究帶入了一個(gè)新的時(shí)代。
單細(xì)胞測(cè)序解決了單個(gè)細(xì)胞RNA量少的問題：
在單細(xì)胞測(cè)序出現(xiàn)之前，主要是Bulk RNA-seq，即測(cè)量一個(gè)大的細(xì)胞群體中每一個(gè)基因的平均表達(dá)水平，但對(duì)于基因表達(dá)的本質(zhì)研究不夠深入，很多基因表達(dá)的時(shí)空信息被掩蓋。scRNA-seq直到2014年后才降測(cè)序費(fèi)用降低到可接受的水平，逐漸進(jìn)入大家的視野。它測(cè)定的是細(xì)胞種群中每個(gè)細(xì)胞中的基因的表達(dá)量分布，對(duì)于研究特定細(xì)胞基因表達(dá)的變化意義重大。能同時(shí)測(cè)定的細(xì)胞數(shù)量從最初的幾十上百個(gè)到現(xiàn)在的成千上萬個(gè)，向著高通量的方向快速發(fā)展。將研究推升到一個(gè)更加精準(zhǔn)的方向。
單細(xì)胞測(cè)序可以解決的科學(xué)問題
1.研究對(duì)象中細(xì)胞一共分多少群？
2.每個(gè)群對(duì)應(yīng)哪種細(xì)胞？
3.如何定義新的細(xì)胞類群？
4.已知的某類細(xì)胞是否可分成幾個(gè)亞群？
5.每個(gè)細(xì)胞群/亞群的marker基因？
6.不同樣本（病人）間的細(xì)胞構(gòu)成有何差異？
7.細(xì)胞構(gòu)成和基因表達(dá)差異與表型的關(guān)系？
| 技術(shù)參數(shù) |
樣本的要求
1. 總量> 10*目標(biāo)細(xì)胞個(gè)數(shù)（最少10,000個(gè)細(xì)胞）；
2. 濃度500-1,000個(gè)/uL；
3. 細(xì)胞間無粘連（成團(tuán)率<5%）；
4. 無大于40um的細(xì)胞碎片或其他顆粒物；
5. 細(xì)胞成活率應(yīng)大于80%（臺(tái)盼藍(lán)染色檢測(cè)）；
6. 不存在逆轉(zhuǎn)錄抑制劑和非細(xì)胞的核酸分子。
| 常規(guī)項(xiàng)目周期 |
45-50個(gè)工作日
分析內(nèi)容| 單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組 | 分析內(nèi)容 |
| 標(biāo)準(zhǔn)分析 | 1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 1.1 基因組比對(duì)及基因表達(dá)定量 | |
| 1.2 基因及樣本過濾 | |
| 1.3 細(xì)胞周期效應(yīng)評(píng)估 | |
| 2. 細(xì)胞聚類和可視化 | |
| 2.1 louvain算法聚類 | |
| 2.2 T-SNE、umap、Force-directed graph drawing可視化 | |
| 高級(jí)分析 | 3. 細(xì)胞類型注釋 |
| 3.1 細(xì)胞類型注釋及可視化 3.2 Marker基因heatmap 3.3 Marker基因小提琴圖 |
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| 4. Marker基因分析 | |
| 4.1 Logistic Regression算法 4.2 t-test_overestim算法 4.3 Wilcoxon算法 |
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| 5. 多樣本比較分析 | |
| 5.1 各樣本中的細(xì)胞類型分布比例統(tǒng)計(jì) 5.2 各樣本和Cluster中細(xì)胞數(shù)目統(tǒng)計(jì) 5.3 各樣本和Cluster中轉(zhuǎn)錄本表達(dá)豐度統(tǒng)計(jì) 5.4 各樣本和cluster中基因數(shù)目統(tǒng)計(jì) |
| 細(xì)胞群體能被分成多種亞群 | 不同亞群的細(xì)胞表達(dá)不同的marker基因 |
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（來自文獻(xiàn)nature, A human liver cell atlas reveals heterogeneity and epithelial progenitors. 2019）
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