单细胞全长转录组

产品简介

单细胞转录组测序（scRNA-seq)是指在单个细胞水平对 mRNA 进行高通量测序的一项技术，其原理是将多细胞生物分离的单个细胞中微量的转录组 mRNA 通过高效扩增后再进行高通量测序。单细胞转录组测序是针对单个细胞研究其整体水平的基因表达情况，能够有效解决组织样本细胞异质性以及常规RNA-seq被掩盖的细胞群内的转录组异质性难题，有助于发现新的稀有细胞类型，并深入了解细胞生长过程中的表达调控机制。

希望组作为第三代测序技术在医学领域的开拓者，凭借在三代测序数据分析和精准医疗服务领域的坚实基础，积累了丰富的单细胞测序服务经验。希望组实现三代测序平台与转录组的完美结合，推出Oxford Nanopore单细胞全长转录组测序服务。

应用场景

细胞图谱构建

获得每个细胞基因表达谱数据进行细胞类型聚类，分析研究复杂器官中不同细胞亚型的功能，了解细胞间的差异以及各种细胞群体间的协作关系。

肿瘤研究

研究肿瘤细胞异质性、肿瘤微环境、肿瘤干细胞分化，揭示肿瘤发生、演化和耐药性等机制。

免疫方向研究

通过单细胞转录组测序对机体免疫组库的多样性、免疫细胞异质性进行分析，解析机体复杂的免疫机制，鉴定不同疾病状态、诱导条件下免疫细胞基因表达变化及不同分化方向免疫细胞Marker基因，绘制免疫细胞细胞发育和分化轨迹。

干细胞发育及分化研究

全面剖析干细胞异质性，鉴定干细胞分化不同阶段的不同类型，寻找不同亚型干细胞Marker基因，解析干细胞分化和组织器官发育的分子机理。

胚胎发育研究

确定胚胎细胞不同亚型，构建细胞谱系，系统解析胚胎发育过程中的基因表达调控网络。

疾病分型以及用药指导

发现并鉴定异常增殖的细胞类型，结合传统病理学特征，辅助疾病分型；从单细胞测序水平，验证靶点药物的有效性，以及不同个体耐药性的差异，辅助相关药物的开发与应用。

分析流程

分析内容

细胞分群

Davie K et al., 2018

Marker基因展示

Skelly DA et al., 2018

差异基因表达分析

Zhang L et al., 2018

基因功能注释

Hermann BP et al.,2018

细胞相互作用分析

Skelly DA et al.,2018

发育轨迹拟时分析

Nathan CL et al.,2019

Davie K, Janssens J, Koldere D, De Waegeneer M, Pech U, et al. A Single-Cell Transcriptome Atlas of the Aging Drosophila Brain. Cell. 2018 Aug 9;174(4):982-998.e20.

Skelly DA , Squiers GT, McLellan MA, Bolisetty MT, Robson P , et al. (2018) Single-Cell Transcriptional Profiling Reveals Cellular Diversity and Intercommunication in the Mouse Heart. Cell Rep. 22(3):600-610

Zhang L, Yu X , Zheng L, Zhang Y, Li Y, et al. (2018) Lineage tracking reveals dynamic relationships of T cells in colorectal cancer. Nature 564.7735 : 268-272.

Hermann BP, Cheng K, Singh A, Lorena Roa-De La Cruz , Kazadi N Mutoji, I-Chung Chen, et al.(2018) The Mammalian Spermatogenesis Single-Cell Transcriptome, From Spermatogonial Stem Cells to Spermatids. Cell Rep 25 (6):1650-1667.e8

Nathan CL, Melissa JO, Jon MO. Developmental kinetics and tranome dynamics of stem cell specification in the spermatogenic lineage. (2019) Nat Commun 10.1: 1-14.