傳統的高通量測(ce)序是對某一組(zu)織整體的細胞(bao)合集(ji)進行測(ce)序和分析(xi)，而某一個(ge)細胞(bao)的基因信息則會(hui)被(bei)整體覆(fu)蓋。2009年首個單細胞(bao)轉錄組測序技術問世，開啟了單細胞(bao)組學時代，在2013年單細胞測序技術被Nature Methods評為年(nian)度技(ji)術。單細胞(bao)(bao)測序技(ji)術經(jing)過(guo)十(shi)余年(nian)發展，各類單細胞(bao)(bao)測序技(ji)術平臺也如(ru)雨后春(chun)筍般(ban)出現(xian)，極大(da)地推(tui)動生物(wu)醫學領域的相(xiang)關研究，幫助科研人員克服了稀(xi)有(you)生物(wu)樣(yang)本以及(ji)生物(wu)樣(yang)本內生異質性等重大(da)挑(tiao)戰(zhan)。
DNBelab C4 基于液滴(di)微(wei)流控(kong)原理，實現單細胞(bao)的(de)捕獲和標記(ji)，使用DNBSEQ建庫(ku)技術構建專有文庫(ku)，采用DNBSEQ T7系統獲(huo)得測序數據，并(bing)使用配套的分(fen)(fen)析(xi)軟件進(jin)行數據分(fen)(fen)析(xi)與可視化(hua)，在單(dan)細(xi)胞層面進(jin)行基因表達、細(xi)胞注(zhu)釋和異質化(hua)研究。
1、測序策略
測序策(ce)略：PE100
測序深度：推(tui)薦平均50k reads/cell
測序(xu)數據量(liang)：100~120G/樣本
2、送(song)樣建議(yi)
（1）細胞(bao)：大于1*106個細胞(bao)；
（2）組織解(jie)離的細胞：大(da)于1*106個細(xi)胞；
（3）血液：大(da)于3 mL；
（4）PBMC：大于(yu)1*106個細(xi)胞；
（5）組(zu)織：大(da)于黃豆(dou)粒大(da)小(xiao)；
（6）細胞活性大(da)于(yu)80%。
3、技(ji)術優勢
（1）便攜，操作簡(jian)單(dan)：重量(liang)220g，無(wu)需電源，負壓驅(qu)動(dong)的液(ye)滴生(sheng)成系統(tong)，有效地簡化液(ye)滴捕獲過程(cheng)。
（2）雙(shuang)磁珠(zhu)高效捕獲(huo)：采(cai)用自主設計的捕獲(huo)磁珠(zhu)，有效提高細胞捕獲(huo)效率以及(ji)獲(huo)取下撥(bo)的完(wan)整(zheng)信息(xi)。
（3）低雙胞(bao)率(lv)，基(ji)因檢測能(neng)力更穩(wen)定：雙胞(bao)率(lv)低于8%，每個細胞平均(jun)基因(yin)數(shu)在1000~2000。
（4）數據高(gao)保真，性價比高(gao)：搭配國產超高(gao)通量(liang)DNBseq-T7測(ce)(ce)序(xu)平臺，既保證測(ce)(ce)序(xu)數據準確性(xing)，也降低測(ce)(ce)序(xu)成本。
4、數(shu)據分(fen)析
4.1 標(biao)準信息分析
（1）測序數(shu)據統計(ji)與評(ping)估
a. 各(ge)個樣(yang)本(ben)(ben)測序數據基(ji)本(ben)(ben)質控（reads數、測序飽(bao)和度等）
b. 各個樣本數(shu)據比對(dui)（細胞數(shu)目統(tong)計(ji)、reads基因組比對率等）
c. 多樣本數據(ju)合并（基因表達定量(liang)）
（2）單細(xi)胞亞(ya)群分(fen)類與分(fen)類結(jie)果可(ke)視化
a. 細胞過濾
b. 單(dan)細胞亞(ya)群分類（各亞(ya)群單(dan)個細胞基(ji)因中位數(shu)、各樣(yang)本在(zai)各亞(ya)群數(shu)目統(tong)計）
c. 分類結果可視化(hua)（聚類分析可視化(hua)（tSNE圖））
（3）亞群(qun)上調表達(da)基因分析
a. 上調表達基(ji)因(yin)篩(shai)選
b. 上調(diao)表達基因(yin)基因(yin)GO功能富集分析
c. 上調表達基因KEGG功能(neng)富(fu)集分析
（4）標記(ji)基因(yin)篩(shai)選
a. 標(biao)記基(ji)因篩選（標(biao)記基(ji)因在各亞群(qun)平(ping)均表達(da)量、標(biao)記基(ji)因聚(ju)類熱(re)圖）
b. 各標記基因在群(qun)體中的表達分(fen)布（標記基因tSNE圖(tu)）
4.2 高級分析(xi)
（1）已知(zhi)表達基因（分子markers或(huo)表面標記物）在各(ge)亞群表達分布圖及熱圖（甲(jia)方提供(gong)基(ji)因(yin)標準名(ming)稱）
（2）細胞軌(gui)跡分析
（3）加(jia)權基因共表達網絡（WGCNA）
（4）差(cha)異表達基因TF編碼能力預(yu)測(ce)
（5）差(cha)異表達基因蛋白互作分析
（6）基因相關性網(wang)絡分析(xi)
（7）細(xi)胞周期鑒定分析
5、技術流(liu)程
6、案(an)例分(fen)析
案例（1） 非人靈(ling)長(chang)類動物(wu)食蟹猴的單細(xi)胞轉錄組圖譜(pu)
研究團(tuan)隊對食蟹猴45個組(zu)織約114萬個細胞(bao)進行單細胞(bao)測序分析，獲(huo)得非(fei)人(ren)靈長類動物全身器官細胞(bao)圖譜（圖1）。基于該圖譜(pu)構建(jian)了(le)126種病(bing)(bing)毒易感(gan)細胞類型的病(bing)(bing)毒數據庫(ku)，可以通過它(ta)快速查詢病(bing)(bing)毒最有可能(neng)侵染的細胞類型，同時看到該細胞類型可能(neng)分(fen)布的器(qi)官。該圖譜還可用于物種進(jin)化、人類疾病(bing)(bing)以及藥物評價和篩選相關(guan)的研(yan)究，為(wei)(wei)生(sheng)物醫學的發展(zhan)提供(gong)基礎(chu)性的資源(yuan)和工具，為(wei)(wei)疾病(bing)(bing)診療、靶向藥物開發提供(gong)助力，為(wei)(wei)人類更好地探究生(sheng)命的進(jin)化提供(gong)可能(neng)。
圖(tu)1 食蟹(xie)猴(hou)全身器官圖譜(pu)
案例（2） 人類(lei)多能性干細胞轉化為(wei)8細胞階段全能(neng)性胚胎樣細胞
研究團(tuan)隊通過系(xi)統性的(de)(de)篩選(xuan)，首次建立了體外全能性的(de)(de)8細胞(bao)期(qi)胚胎(tai)樣細胞(bao)（8CLC）的誘(you)導和(he)富(fu)集方法。基于DNBelab C4平(ping)臺，對8CLC誘導過程的細胞樣本進(jin)行了單細胞轉錄(lu)組(zu)（scRNA-seq）和染色質可及(ji)性(xing)（scATAC-seq）測序(xu)，詳細分析了8CLC群體的特征，并在多(duo)個誘導時間(jian)點描繪了8CLC群體(ti)的特征，并在多個(ge)誘導時(shi)間點描繪了8CLC誘導過程中轉錄組和染色質開放性的(de)動態變化(hua)，為研究人類8細胞期的合(he)子(zi)基因組激活(huo)和發育調控提(ti)供了重要的平臺和資源(yuan)，將拓(tuo)展我(wo)們對人(ren)類早期胚胎發育的有限認(ren)知。
案(an)例2 圖1 人胚(pei)胎干細胞(bao)圖譜
參考(kao)文(wen)獻：
[1]Han L，et al. Cell transcriptomic atlas of the non-human primateMacaca fascicularis[J]. Nature，2022
[2]Mazid, M.A., et al.Rolling back of human pluripotent stem cells to an 8-cell embryo-like stage[J]. Nature，2022
