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        主頁 &amp;gt; 技術服務 &amp;gt; 10xGenomics單細胞轉錄組測序

        10xGenomics單細胞轉錄組測序

        10xGenomics單細胞轉錄組測序

        服務介紹:

        單細胞轉錄組研究極大地提高了我們對于組織、器官和生物體復雜性的認知,單個細胞中的基因表達特征顯示了細胞類型和亞群的空前的多樣性,而傳統的轉錄組技術方法無法揭示這些重要信息。

        10x Genomics單細胞轉錄組測序是基于油包水液滴進行單細胞分離,并針對單個細胞內的mRNA 進行擴增和高通量測序的一項新技術。單細胞表達譜的繪制能夠完美地揭示細胞間基因表達的異質性,并解釋異質性對所研究的生物學問題的貢獻度;能夠從復雜生物樣本中發現表征稀有細胞類型;能夠在無參考靶標的情況下發現新的靶點、標志物、細胞類型和狀態;能夠在成千上萬個細胞中同時進行高通量和高分辨率的功能基因的篩選。10x Genomics單細胞轉錄組測序適用于絕大部分細胞類型,并且已被廣泛應用于腫瘤、遺傳健康、免疫、生殖發育、神經、非腫瘤復雜疾病、植物、微生物等眾多方向

        技術參數及分析內容


        技術優勢


           • 高通量單細胞分析方法中具有最高的靈敏度、準確性和一致性
           • 能夠實現快速分選,一次可對1000-10000個細胞進行建庫
           • 具有極高的靈敏度,細胞捕獲效率高達65%
           • 實驗流程簡單,細胞大小選擇更靈活
           • 雙細胞比例僅為0.9%/1000個細胞
           • 同時適用于單核轉錄組測序

        技術路線


        經典案例解讀

        文章標題:Single-Cell Deconvolution of Fibroblast Heterogeneity in Mouse Pulmonary Fibrosis

        發表雜志:Cell Reports

        影響因子:7.815

        發表時間:2018年3月

            2018年3月洛杉磯西奈醫學中心的團隊于Cell Reports雜志發表了題為“Single-Cell Deconvolution of Fibroblast Heterogeneity in Mouse Pulmonary Fibrosis”的文章,利用10x Genomics單細胞轉錄組測序技術(scRNA-seq)揭示了小鼠肺纖維化過程中成纖維細胞的異質性。利用博來霉素(Bleomycin)誘導小鼠肺纖維化,然后經組織解離和分選,利用10x Genomics scRNA-seq比較正常肺和纖維化肺中的間充質細胞的差異(Figure1)。

        Figure1 實驗設計流程圖

        主要研究結果:

            正常肺(D0)和纖維化肺(D21)中分析的間充質細胞數量分別為1,943和3,386個,基于已知的marker基因的表達可將細胞類型分為6種和7種,以t-SNE圖和Heatmap展示如Figure2。

        Figure2 單細胞測序揭示MCs聚類信息

            文章以相同的分析模式分別剖析了各細胞亞型,包括肌成纖維細胞(Myofibroblasts, Figure3)、Col13a1高表達的基質成纖維細胞(Matrix fibroblasts)、Col14a1高表達的基質成纖維細胞、脂成纖維細胞(Lipofibroblasts)、間充質祖細胞(Mesenchymal Progenitors)、間皮細胞、Pdgfrb高表達的成纖維細胞(Figure4)及內皮細胞。分析的內容主要包括相應細胞類型的marker基因表達、正常肺和纖維化肺中代表性marker基因展示、代表性的lncRNA表達結果、差異表達基因的熱圖展示及轉錄因子相關基因表達情況。Figure3和Figure4分別僅以肌成纖維細胞和Pdgfrb高表達的成纖維細胞展示結果。

        Figure3 肌成纖維細胞基因表達特征

            (A and B)肌成纖維細胞t-SNE可視化結果;(C)已知的marker基因表達差異;(D and E)D0和D21樣本中肌成纖維細胞差異表達基因小提琴圖;(F)部分lncRNA表達信息;(G)顯著差異表達基因熱圖展示,包括細胞外的和質膜編碼基因;(H and I)肌成纖維細胞轉錄因子表達特征

        Figure4 Pdgfrb高表達的成纖維細胞基因表達特征

            最后基于自組織映射(SOMs)機器學習(machine learning)方法利用單細胞R分析工具(SCRAT)確定肺纖維化過程中每個MCs亞群的基因集特征,在正常(Figure5A)和肺纖維化(Figure5B)的條件下MC亞型顯示了特定的基因特征,包括細胞外區域(extracellular region)、細胞外空間(extracellular space)、核糖體、質膜等。對MCs利用SCRAT進行擬時軌跡分析發現D0和D21狀態下呈現不同的譜系層次(Figure5C and D)。

        Figure5 MCs亞群基因集分析和擬時分析

            文章中結合已有的有關間充質細胞的單細胞測序結果與本次實驗結果進行了比較分析,同時進行了深入的討論??傮w上來看文章的實驗設計思路清晰明了,誘導前后的兩個樣本單細胞分析數據進行對比,分析內容較為簡單,但是詳細比較和討論了該領域的研究結果,在細胞分選和小鼠模型的構建上比較嚴格,為其它研究方向特別是利用模式動物篩選藥物觀察哪類細胞在處理過程中發生重要變化提供了良好的借鑒!

        測序數據及細胞質控統計結果

        質控前(上圖)和質控后(下圖)細胞表達量統計結果

        tSNE聚類圖

        聚類間差異倍數最高top10的標記基因表達量熱圖

        標記基因在聚類中高表達分布圖

        標記基因在聚類中表達量小提琴分布圖

        擬時軌跡分析圖

        不同分辨率下的tSNE聚類圖展示

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