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随着现代生物学的发展，以组织或细胞群体为研究对象，分析多种细胞的平均基因表达水平已经不能够满足科研需求。单细胞转录组测序是在单细胞水平对全转录组进行扩増与测序的一项新技术。
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单细胞测序分析
服务简介
随着现代生物学的发展，以组织或细胞群体为研究对象，分析多种细胞的平均基因表达水平已经不能够满足科研需求。单细胞转录组测序是在单细胞水平对全转录组进行扩増与测序的一项新技术。10 x Genomics的Chromium Controller是基于流控技术的单细胞文库制备系统，可以同时获得100-80，00以上的单细胞，制备文库和Illumina平台兼容，通过测序实现对高通量单细胞数据进行细胞群体的分类以及细胞群体间基因表达的差异分析。10 Xgenomics单细胞表达分析可应用的细胞类型众多，如肿瘤细胞、免疫细胞、干细胞、神经细胞、生殖细胞、胚胎细胞等。是研究肿瘤异质性，免疫细胞群体和胚胎发育的优秀方法。
t-SNE分析
随着现代生物学的发展，以组织或细胞群体为研究对象，分析多种细胞的平均基因表达水平已经不能够满足科研需求。单细胞转录组测序是在单细胞水平对全转录组进行扩増与测序的一项新技术。10 x Genomics的Chromium Controller是基于流控技术的单细胞文库制备系统，可以同时获得100-80，00以上的单细胞，制备文库和Illumina平台兼容，通过测序实现对高通量单细胞数据进行细胞群体的分类以及细胞群体间基因表达的差异分析。10 Xgenomics单细胞表达分析可应用的细胞类型众多，如肿瘤细胞、免疫细胞、干细胞、神经细胞、生殖细胞、胚胎细胞等。是研究肿瘤异质性，免疫细胞群体和胚胎发育的优秀方法。
t-SNE分析
tSNE:t分布领域嵌入算法，读作“Tee-Snee”，它只在用于已标记数据时才真正有意义，可以明确显示出输入的聚类状况。主要思想就是，将高维分布点的距离，用条件概率来表示相似性，同时低维分布的点也这样表示。只要二者的条件概率非常接近(用相对熵来训练，所以需要 label)，那就说明高维分布的点已经映射到低维分布上了。
拟时间线分析
拟时( pseudotime)分析，又称细胞轨迹( cell trajectory)分析，通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式，在拟时间对单个细胞进行排序，模拟出时间发育过程的动态变化。可以对所有细胞按分化拟时间进行细胞轨迹可视化，也可以对不同细胞亚群或样本进行可视化。
拟时( pseudotime)分析，又称细胞轨迹( cell trajectory)分析，通过拟时分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式，在拟时间对单个细胞进行排序，模拟出时间发育过程的动态变化。可以对所有细胞按分化拟时间进行细胞轨迹可视化，也可以对不同细胞亚群或样本进行可视化。
分析示意图
手机版：单细胞测序分析
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