LEHU乐虎

单细胞全转录组测序

  • 简介
  • 实验优势
  • 送样要求
  • 结果展示

  • 背景介绍：

    单细胞转录组测序（Single-cell RNA Sequencing, scRNA-seq）是指在单细胞水平上进行高通量RNA测序的一种新技术，可以解决混杂样本测序（bulk RNA seq）所无法得到的细胞异质性信息。

    临床组织是各种细胞的混合物，以肿瘤为例，肿瘤中心细胞，边缘细胞和远端转移细胞的细胞类型及转录组存在差异。传统的bulk RNA-seq提取组织或一群细胞的混合RNA进行测序，得到所有细胞的平均基因表达，掩盖了单个细胞的表达特异性，而scRNA-seq能够有效解决细胞异质性问题，顺利获得检测单个细胞的表达谱，鉴定细胞类群，深入研究肿瘤转移侵袭、瘤内异质性、微环境重编程和耐药，近几年来已广泛应用于肿瘤，免疫，生长，发育等生物研究领域。

    实验平台和原理

    引入颇受行业内认可的BD RhapsodyTM单细胞分析系统，可快速平行分析成千上万个单细胞内数千基因的表达水平。该系统利用微孔法进行单细胞的分离和标记，一张微孔板上有不少于20万的特定大小微孔，每一个微孔可捕获一个细胞并装载一个磁珠，之后使用配套试剂盒进行细胞裂解、cDNA合成和文库构建。

                                                                                         

      实验流程图



  • 准备工作简单：客户只需浸没组织样本后寄到我司即可
    适用范围极广：珍惜样本和低活性样本均可以上机实验
    极高的捕获率：充分利用实验样本并获取有效实验数据
    给予完整和个性化的数据分析方案

  • 样品类型：组织100-200mg，单细胞悬液细胞数目不少于1×105个；

    质控要求：活细胞比例一般不低于65%；
    样品保存和运输：浸没组织0-4℃保存，冰袋运输；单细胞悬液-80℃保存，干冰运输；
    其他详见《LEHU乐虎生物|数谱生物单细胞测序预处理指南》。



  • 1.细胞聚类及细胞类群鉴定

    基于无监督算法，对所有细胞进行聚类分析，并顺利获得不同细胞特异性marker基因进行细胞类型鉴定，使用t-SNE降维算法进行绘图展示，图中每个点代表一个细胞，相同颜色为一个细胞类群，从而将肿瘤细胞与其它细胞分开，分别进行差异基因表达分析。

    2.特定细胞类群的差异表达火山图

    对各细胞类型筛选得到的差异表达基因进行火山图展示，下图为肿瘤细胞类群单独进行差异表达分析的火山图，从而可以针对肿瘤细胞的差异基因进行功能分析。

    3.特定细胞类群的GSVA分析

    对肿瘤细胞类群进行GSVA分析的差异通路条形图。横坐标为GSVA分数的t值，表示各通路基因集在不同分组的表达差异度。纵坐标为差异通路，可以选择肿瘤细胞通路的差异基因，在肿瘤细胞系进行功能机制研究。

    4.各细胞类型sub-cluster分析

    基于前面所有细胞的分类结果，我们对每个细胞类群分别进行sub-cluster再分类，例如对肿瘤细胞的sub-cluster t-SNE及sub-GSVA分析，取得特异性聚集到肿瘤高增殖和侵袭通路的亚群，可以指导用药。