10x Genomics单细胞转录组测序

10x Genomics单细胞转录组测序(single cell RNA-seq, scRNA-seq),是在单个细胞水平对 mRNA 进行高通量测序的一项新技术,其能够以高通量和单分子分辨率研究单个细胞表达谱,揭示复杂细胞群体的异质性,避免单个细胞的基因表达信号被群体的平均化所掩盖。
10x Genomics系统具有高通量、周期短、适用范围广等优势,一个样品可进行1000-10000个细胞转录组分析;6.5min可完成上万细胞的封装,一天内完成单细胞捕获、反转录扩增与建库;相较其他平台,单个细胞的测序成本低;适用于绝大部分的细胞类型,包括生殖细胞、胚胎细胞、血细胞、神经细胞、肿瘤细胞、免疫细胞、干细胞等。

应用领域
发育生物学:胚胎、神经、脑等各种组织;
肿瘤异质性与耐药性研究;
干细胞分化潜能研究;
免疫方向;
细胞图谱绘制。

技术路线

分析内容
1.测序数据统计与评估:各个样本测序数据基本质控(reads数、测序饱和度等)、各个样本数据比对(细胞数目统计、reads基因组比对率等)、基因表达定量
2.单细胞亚群分类与分类结果可视化:细胞过滤、细胞亚群分类、分类结果可视化(TSNE图)
3.亚群上调表达基因分析:上调表达基因筛选、上调表达基因基因GO/KEGG功能富集分析
4.标记基因筛选以及调控网络分析:标记基因筛选、各标记基因在群体中的表达分布、标记基因蛋白质互作网络分析
5.定制化信息分析:已知标记基因表达分布

样品要求
样本类型:制备好的细胞悬液;
细胞活性:活细胞数在90% 以上;
细胞大小:小于40μm;
细胞培养基及缓冲液不能含有Ca2+和Mg2+等影响酶活性的物质。

项目周期
标准流程完成时间为50个工作日

参考文献
1.Maaten L V D, Hinton G. Visualizing Data using t-SNE[J]. Journal of Machine Learning Research, 2008, 9(2605):2579-2605.
2. Adamson B, Norman T M, Jost M, et al. A Multiplexed Single-Cell CRISPR Screening Platform Enables Systematic Dissection of the Unfolded Protein Response[J]. Cell, 2016, 167(7):1867.
3.Zheng G X, Terry J M, Belgrader P, et al. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells[J]. Nature Communications, 2017, 8:14049.
4.Mcdavid A, Finak G, Chattopadyay P K, et al. Data exploration, quality control and testing in single-cell qPCR-based gene expression experiments[J]. Bioinformatics, 2013, 29(4):461-467.
5.Cell ranger :http://support.10xgenomics.com/single-cell/software/overview/welcome.