RNA測序（RNA-seq）或芯片分析等大量樣本的轉(zhuǎn)錄組學方法作為一類強大的工具，可提供混合樣本的基因表達平均數(shù)據(jù)，幫助科學家開始揭示這種異質(zhì)性。隨后，技術(shù)創(chuàng)新的飛躍在單細胞技術(shù)上達到新高度——使得科學家能夠定義細胞類型特異的基因表達，從過去的平均數(shù)據(jù)中分辨出真正驅(qū)動其表達模式的細胞異質(zhì)性。這讓研究人員能夠更詳細地表征組織異質(zhì)性，鑒定稀有細胞類型，并逐個細胞地仔細分析其分子機制。當獲得了對其研究的生物系統(tǒng)更為真實的圖譜后，研究人員就有了更為堅實可靠的知識基礎，并能在這個基礎上規(guī)劃下一步實驗，以獲取更深入的可行動見解。截至2021年10月，烈冰助力發(fā)表單細胞測序文章近20篇。長沙二代測序單細胞測序數(shù)據(jù)分析可視化

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機體為響應各種應激，其細胞會從一種功能“狀態(tài)”轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N功能“狀態(tài)”；當細胞在不同狀態(tài)之間轉(zhuǎn)變時，往往會經(jīng)歷轉(zhuǎn)錄重組，導致一些基因被沉默，一些基因被重新“喚醒”，但純化這些瞬態(tài)細胞進行研究是很困難或不可能的；scRNA-seq擬時序分析可以讓我們在不需要純化的情況下查看這些細胞狀態(tài)。擬時序分析，即根據(jù)不同細胞亞群基因表達量隨時間的變化情況，構(gòu)建細胞譜系發(fā)育，但這里的時間并不是真時間，而是一個虛擬的時間，是指的細胞與細胞之間的轉(zhuǎn)化和演替的順序和軌跡。即使在同一個樣本中，也會存在多種不同的細胞形態(tài)。因此，不論測定了多少樣本，我們都可以采用擬時序分析對樣本中的細胞轉(zhuǎn)化和變化進行描述。

一味的追求高細胞數(shù)量的捕獲，小心得不償失，原因在這：單細胞測序所有的分析都是基于細胞聚類進行，而細胞聚類是在區(qū)分cell和non-cell后，獲得細胞基因表達譜，通過降維（pca），無監(jiān)督聚類以及可視化（t-SNE）得到的。進行細胞聚類時需要考慮到每個細胞的基因表達模式，因此即使是相同的數(shù)據(jù)，在剔除幾個細胞的情況下，前后獲得的聚類圖也會出現(xiàn)明顯不同。而當細胞捕獲數(shù)過多時，無論是假陰性和假陽性數(shù)據(jù)還是多細胞數(shù)據(jù)，都會對正常細胞聚類產(chǎn)生影響，造成聚類結(jié)果失真。這也是很多文章，特別是很多高分文章，為什么單個樣本捕獲細胞數(shù)在2000-3000的原因了。烈冰建議單個樣本捕獲細胞數(shù)在3000-5000個時，數(shù)據(jù)量在100G左右時，可以滿足分析和文章發(fā)表的多重需求。全線搭建10X Genomics Chromium Controller單細胞測序平臺。

單細胞測序是指針對單個細胞進行全轉(zhuǎn)錄組測序分析，可精確地描述每一個細胞的狀態(tài)，在異質(zhì)性發(fā)育過程中具有特殊的應用價值。然而，單細胞測序無法給出固態(tài)異質(zhì)化組織中細胞空間排布信息，對于揭示發(fā)育過程、病理微環(huán)境都存在很大的局限性?？臻g轉(zhuǎn)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(nèi)的全部基因表達情況。空間轉(zhuǎn)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(zhì)性。深度的單細胞測序數(shù)據(jù)解讀助力醫(yī)療健康大時代。北京高通量測序單細胞測序多組學測序

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單細胞測序結(jié)果動輒上百G數(shù)據(jù)量，龐大的數(shù)據(jù)對于分析平臺和分析能力有著很高的要求，首先針對下機數(shù)據(jù)的質(zhì)控環(huán)節(jié)：單細胞測序產(chǎn)生數(shù)億的結(jié)果序列，不可避免的會出現(xiàn)低質(zhì)量的測序結(jié)果，存在各種情況的序列污染。因此序列過濾及質(zhì)量評估就會變得極為重要。序列質(zhì)量主要通過測序質(zhì)量值Q20/Q30的占比來表征，即堿基測序結(jié)果的錯誤率在1% / 0.1%以下的比例。理想的測序結(jié)果reads的堿基質(zhì)量均高于30。保證數(shù)據(jù)獲得后的處理結(jié)果的準確性，為后續(xù)細胞類型鑒定和功能分析打下堅實基礎。長沙二代測序單細胞測序數(shù)據(jù)分析可視化

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