RNA測(cè)序（RNA-seq）是轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的重要工具，也是生命科學(xué)領(lǐng)域常用的技術(shù)之一。相比于傳統(tǒng)通路研究低維度、低通量的局限性，轉(zhuǎn)錄組學(xué)有以下優(yōu)勢(shì)：1）能夠動(dòng)態(tài)考察細(xì)胞基因組的表達(dá)，多維度地反映差異變化；2）可用于研究占RNA絕大部分的非編碼RNA，研究其結(jié)構(gòu)以及在細(xì)胞生命活動(dòng)中的重要調(diào)控作用；3）與蛋白組學(xué)研究相互補(bǔ)充，多角度呈現(xiàn)細(xì)胞水平的變化信息。作為轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究的技術(shù)基礎(chǔ)，RNA測(cè)序技術(shù)也在不斷地更新迭代，現(xiàn)如今更大通量、更深精度的測(cè)序?yàn)楸姸嗫蒲泻歪t(yī)學(xué)工作者提供了豐富的工具和探索真理的手段。單細(xì)胞測(cè)序手段有力地解決了組織內(nèi)高度異質(zhì)性對(duì)于低豐度信號(hào)影響的問(wèn)題。無(wú)錫高通量測(cè)序單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)支持

單細(xì)胞多組學(xué)測(cè)序技術(shù)的發(fā)展依賴于各種單一組學(xué)檢測(cè)技術(shù)的完善,但即使在單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)迅速發(fā)展的情況下,在單細(xì)胞水平協(xié)同檢測(cè)多個(gè)不同的分子層面仍然非常具有挑戰(zhàn)性.每一種組學(xué)都有不同的特性和測(cè)量方法,這些方法在敏感性、特異性、通量和適用性上都有所不同.因此,在單細(xì)胞水平對(duì)多種組學(xué)方法進(jìn)行整合和應(yīng)用時(shí),需要在策略上做出改進(jìn),以保證各組學(xué)間的上游建庫(kù)以及下游生物信息分析均能良好地兼容,同時(shí)也要明確技術(shù)的局限性及其對(duì)研究結(jié)果的潛在影響。濟(jì)南上海烈冰生物單細(xì)胞多組學(xué)服務(wù)機(jī)構(gòu)單細(xì)胞多組學(xué)數(shù)據(jù)整合的一大挑戰(zhàn)在于不同組學(xué)的特征空間存在差異。

烈冰生物生信分析團(tuán)隊(duì)緊追國(guó)際前沿、整合添加多項(xiàng)國(guó)際期刊認(rèn)可的空轉(zhuǎn)分析工具，構(gòu)建一套完整的數(shù)據(jù)分析流程；精心研發(fā)空轉(zhuǎn)結(jié)果瀏覽器，可同步展示空間轉(zhuǎn)錄組與單細(xì)胞測(cè)序分析結(jié)果，詳細(xì)深入地解析空間轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。完成從Rawdata（原始數(shù)據(jù)）到Spot-Gene的具有定位信息的表達(dá)矩陣的過(guò)程后，就進(jìn)入了空轉(zhuǎn)的第二步，去進(jìn)行Spot的Cluster的過(guò)程，熟悉單細(xì)胞測(cè)序的研究者知道，Cluster在單細(xì)胞測(cè)序中往往表示為細(xì)胞的類型，也就是說(shuō)能聚在一起采用算法分為一個(gè)群體細(xì)胞是一個(gè)Celltype（當(dāng)然分情況也會(huì)有不同）。而在空轉(zhuǎn)中，也正是由于前面提到了細(xì)胞的非單一性，導(dǎo)致了這里的分群并不是單純的同一細(xì)胞類型，而應(yīng)該認(rèn)為是具有相同細(xì)胞組成的點(diǎn)陣區(qū)域，或者說(shuō)是近似的組織結(jié)構(gòu)區(qū)域。

空間轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的數(shù)據(jù)分析基本分為三個(gè)階段：1.數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分；2.Spot點(diǎn)陣的分群與定義；3.Spot分群的功能與生物學(xué)價(jià)值。每一個(gè)部分都不可或缺，其結(jié)果都對(duì)后續(xù)的分析結(jié)果有重要影響。由于空間轉(zhuǎn)錄組的序列結(jié)構(gòu)與單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組測(cè)序的左端序列結(jié)構(gòu)是非常接近的，都是Cellbarcode/SpotBarcode+UMI+捕獲區(qū)域這樣的設(shè)計(jì)。右端普遍為捕獲的RNA序列。因此采用單細(xì)胞的原始數(shù)據(jù)過(guò)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(fù)荷。隨后，采用10X官方的Spatialranger的策略進(jìn)行后續(xù)分析，解析出位于空間位置中的有效的Spot表達(dá)矩陣。單細(xì)胞多組學(xué)的研究對(duì)生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)，細(xì)胞分化發(fā)育研究等均有重要意義。

針對(duì)單細(xì)胞測(cè)序的細(xì)胞數(shù)量判斷環(huán)節(jié)：主要是對(duì)細(xì)胞數(shù)量、基因表達(dá)量、測(cè)序質(zhì)量進(jìn)行整體描述。過(guò)濾標(biāo)準(zhǔn)：由于細(xì)胞破碎后游離RNA會(huì)釋放到環(huán)境或孔中，并且測(cè)序中也會(huì)存在一些死細(xì)胞，導(dǎo)致數(shù)據(jù)存在background值。因此，我們需要設(shè)定一定的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)過(guò)濾掉假細(xì)胞或死細(xì)胞。以10×Genomics為例，細(xì)胞數(shù)量判斷主要通過(guò)分析UMICounts-Barcode曲線斜率拐點(diǎn)，當(dāng)存在多個(gè)斜率拐點(diǎn)的時(shí)候，結(jié)合預(yù)期UMI=500時(shí)的細(xì)胞數(shù)量進(jìn)行過(guò)濾。當(dāng)斜率拐點(diǎn)低于UMI=500的時(shí)候，選擇UMI=500作為細(xì)胞的判斷的標(biāo)準(zhǔn)；否則，選擇和預(yù)期細(xì)胞數(shù)量非常接近的拐點(diǎn)作為細(xì)胞判斷的位置。這樣我們能夠有效獲得真實(shí)的并且在基因數(shù)量上可以分析的數(shù)據(jù)。目前已應(yīng)用的單細(xì)胞多組學(xué)聯(lián)合分析包括轉(zhuǎn)錄組和基因組，轉(zhuǎn)錄組和ＤＮＡ甲基化、轉(zhuǎn)錄組和蛋白組。合肥BD Rhapsody單細(xì)胞多組學(xué)服務(wù)機(jī)構(gòu)

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轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)都是獲得基因表達(dá)情況的重要工具，從生物學(xué)角度上看，轉(zhuǎn)錄組表示了基因表達(dá)的中間狀態(tài)，可以反映諸如轉(zhuǎn)錄調(diào)控、轉(zhuǎn)錄后調(diào)控的機(jī)理；而蛋白質(zhì)是生物體直接的功能執(zhí)行者，因而對(duì)其表達(dá)水平的研究有著不可替代的優(yōu)勢(shì)。要探究生物體疾病機(jī)理、脅迫機(jī)制，精確研究重要基因的表達(dá)模式和調(diào)控機(jī)理，只有聯(lián)合轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白組學(xué)表達(dá)量數(shù)據(jù)對(duì)生物樣本進(jìn)行系統(tǒng)研究，才能真正觀察到mRNA-蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)性，進(jìn)而從整體上解釋生物學(xué)問(wèn)題。無(wú)錫高通量測(cè)序單細(xì)胞多組學(xué)技術(shù)支持

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