烈冰與國內高校、研究所、醫(yī)院和藥企單位開展深度合作，服務于600+臨床與研究機構，1000+客戶和5000+重要科研項目，助力并聯合發(fā)表300+篇CNS等國際學術期刊（不完全統(tǒng)計），在單細胞領域，烈冰助力用戶發(fā)表單細胞文獻30+篇，總IF＞300+，IF＞10+以上文章占比65%以上，包含Immunity、NatureCellBiology、NaturePlants、AdvancedScience等生物領域國際主流學術期刊，已發(fā)表文章研究領域涵蓋包括COVID-19研究、疾病發(fā)生轉移機制，免疫研究、腦神經、白血病、胚胎發(fā)育、糖尿病、退行性疾病和植物領域研究等。單細胞多組學數據整合的一大挑戰(zhàn)在于不同組學的特征空間存在差異。重慶single cell 單細胞多組學技術支持
烈冰生物已空間轉錄組測序服務提供從一個組織切片樣本中獲取包括空間信息在內的全部轉錄組數據，從而可以區(qū)分和定位功能基因在特定組織區(qū)域內的活躍表達。其可以檢測組織樣本中的所有基因活動，并繪制活動發(fā)生的位置，這將有助于科學家更好地構建生物圖譜，并進一步理解疾病和生物學過程。目前，空間轉錄組主要應用于多種疾病、免疫、發(fā)育、神經和病理學等研究領域。烈冰生物具有專業(yè)的實驗團隊、豐富的切片經驗，配置了國際主流的儀器設備，實驗團隊針對不同組織類型優(yōu)化完善實驗方案，并制定了嚴謹規(guī)范的實驗室SOP流程，保證空間轉錄組切片的質量，全優(yōu)保障測序數據質量。合肥高通量測序單細胞多組學測序服務在單細胞組學技術的支持下,早期妊娠母胎界面的異質性問題得到了更深入的闡述與理解。
2016年發(fā)表的DR-seq和G&T-seq技術,實現在單細胞內同時進行基因組和轉錄組的測序分析,使得研究人員能夠在分析細胞間基因組差異和基因表達異質性的同時,進一步理解基因組序列差異、拷貝數變異與轉錄組異質性之間的關系.隨后在同一個單細胞內,基于轉錄組、染色質可及性、染色質構象、DNA拷貝數、DNA甲基化、蛋白質豐度或者空間狀態(tài)等整合分析的多組學方法也相繼出現。相較于利用不同的單細胞單組學測序方法從一類細胞中分別獲取轉錄組、基因組、表觀遺傳組等進行分析,單細胞多組學測序技術可以從同一個單細胞中同時獲取多種組學數據,可以更好地反映細胞在特定狀態(tài)下各組學間的關聯以及復雜的分子調控網絡。
單細胞測序技術的不斷發(fā)展解決了以往群體細胞組學分析面臨的兩個瓶頸:一是大量細胞的混合測序會掩蓋細胞間的異質性;二是傳統(tǒng)的測序技術需要大量的細胞作為起始,細胞數目稀有的樣品則難以研究.利用單細胞測序方法不僅能夠揭示組織中的細胞類型和稀有亞群、細胞狀態(tài)和命運的變化,還可以研究細胞數稀有的珍貴樣品,從而幫助人們理解發(fā)育、衰老和疾病發(fā)展的機制。隨著單細胞轉錄組、基因組、表觀遺傳組、蛋白組等各組學測序技術的快速發(fā)展,研究者開始將它們相互組合,使得單個細胞或同類細胞的多個組學數據能夠聯合分析.因此,利用單細胞多組學技術能夠更有效地研究細胞在特定時空狀態(tài)下各組學間的復雜聯系,從而揭示細胞狀態(tài)和命運調控的分子機制。單細胞多組學測序技術是在單細胞分辨率下精確分析細胞異質性和基因調控網絡的新技術。
烈冰科技作為國內同時擁有10XGenomics和BDRhapsody雙分選平臺的測序服務商及云計算服務供應商，經過多年實戰(zhàn)，擁有豐富的單細胞懸液制備和分選經驗，實測BDRhapsody對能夠高效捕獲粒細胞。針對不同的分選平臺、建庫方法，實戰(zhàn)總結搭建出不同的數據預處理工作流程；烈冰科技NovelBrain®生物大數據平臺能有效支撐生命科學研究、醫(yī)療健康等領域對大數據分析的需求。完備的高通量測序實驗平臺，包括NovaSeq6000、10XChromiumX、BDFACSMelody、PANNORAMIC數字切片掃描儀等，配合一支來自海內外名校、多學科交叉型的高素質綜合團隊，為您的科學研究保駕護航。未來，單細胞多組學測序技術的策略會繼續(xù)向轉錄組結合其他多個組學的三組學甚至四組學方向發(fā)展。北京高通量測序單細胞多組學測序價格
分子檢測型單細胞多組學測序技術中也有一些集 中于探究單細胞內表觀遺傳組各層面的變化及關聯。重慶single cell 單細胞多組學技術支持
空間轉錄組測序的數據分析基本分為三個階段：1.數據的預處理部分；2.Spot點陣的分群與定義；3.Spot分群的功能與生物學價值。每一個部分都不可或缺，其結果都對后續(xù)的分析結果有重要影響。由于空間轉錄組的序列結構與單細胞轉錄組測序的左端序列結構是非常接近的，都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕獲區(qū)域這樣的設計。右端普遍為捕獲的RNA序列。因此采用單細胞的原始數據過濾策略即可，左端可以考慮切下捕獲區(qū)域前的序列區(qū)域作為后續(xù)分析用的序列以減少分析負荷。隨后，采用10X官方的Spatialranger的策略進行后續(xù)分析，解析出位于空間位置中的有效的Spot表達矩陣。重慶single cell 單細胞多組學技術支持
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