单细胞测序;单细胞分析;Single Cell测序
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技术简介
随着测序技术不断发展以及测序成本的降低,使得基因组测序已经成为常规技术。通过提取组织或细胞群体的核酸进行基因组或转录组的研究,忽略了细胞间的差异对调控基因表达、细胞行为和药物反应的作用,已经不能满足研究人员的要求。因此单细胞测序(包括基因组和转录组测序)技术应运而出,它使科研人员可以针对单个细胞进行深入的研究,为组学研究开辟了新的篇章。
单细胞全基因组测序主要应用于肿瘤发生机制及胚胎发育研究。可以不需培养细胞,获得单克隆癌细胞的具体突变来源及精准的突变频率,以及区分癌症发生、发展、演化过程中的突变等。
单细胞转录组分析主要用于在全基因组范围内挖掘基因调节网络,尤其适用于存在高度异质性的干细胞及胚胎发育早期的细胞群体。与活细胞成像系统相结合,单细胞转录组分析更有助于深入理解细胞分化、细胞重编程及转分化等过程及相关的基因调节网络。
技术路线图
生物信息学分析
单细胞基因组测序分析
基因组从头测序(de novo sequencing)
常规分析:
1.测序数据质控分析
2.高质量序列的拼接和组装
3.基因结构预测及功能注释
4.蛋白结构域注释
5.基因家族分析
6.重复序列注释
7.大片段复制分析
8.ncRNA注释
9.生化反应通路(PATHWAY)映射
10.基因本体论(GO)注释
高级分析:
11.特异序列、特异功能蛋白等的预测
12.系统进化分析
个性化分析:
13.根据客户需求进行个性化定制分析
基因组重测序(re-sequencing)
常规分析:
1.测序数据质控分析
2.一致性序列组装(与参考基因组序列的比对分析)
3.单核苷酸多态性位点检测
4.基因拷贝数变化分析
5.结构变异位点检测
高级分析:
6.性状的QTL定位(真核生物)
7.群体进化分析
8.功能基因挖掘
个性化分析:
9.根据客户需求进行个性化定制分析。
单细胞转录组测序分析
有参考序列的转录组测序信息分析
常规分析:
1.测序数据质控分析
2.高质量序列与参考基因组比对
3.基因表达谱构建
4.基因的可变剪切分析(真核生物)
5.基因结构优化及新转录本预测
6.新基因的功能注释
7.SNP、InDel等基因结构变异筛查
高级分析:
8.样本间的基因差异表达分析
9.差异表达基因的功能分析
个性化分析:
10.根据客户需求进行个性化定制分析
无参考序列的转录组测序信息分析
常规分析:
1.原始序列质控分析
2.转录组的拼接和组装
3.Unigene长度统计及功能注释
4.Unigene表达谱构建
5.Unigene的GO分类
6.Unigene的代谢通路分析
7.SNP分析
高级分析:
8.Unigene在样本间的表达差异分析
9.样本间差异基因的GO分类和代谢通路富集性分析
个性化分析:
10.根据客户需求进行个性化定制分析
案例解析
通过染色体序列覆盖度分析比较三种单细胞全基因组扩增方法(GenomePlex WGA4,MDA和MALBAC)的扩增重复性及全基因组层面的扩增均一性。
测序策略及数据量
测序策略:PE125,PE150
建议数据量:请参照相对应的普通测序数据量