厦门single cell 单细胞多组学技术支持

多样本数据合并：FractionofReadsKept：合并样本时，各样本根据MappedBarcodedReadsperCell数量计算出来的数据利用率。如果各样本间该参数值相差很大，需要进行Downsample处理，以数据量少的样本为基准将不同样本中细胞测序深度标化到同一水平，从而避免因测序深度差异导致的基因检测数量、基因表达水平的差异。烈冰科技自主研发的单细胞云平台致力于帮助每一位客户定制化分析数据，深入解读数据分析结果，深入挖掘其背后的生物学意义；从操作便捷、结果可视化、分析可追溯、系统稳定等方面助力单细胞研究，加速科研进程！单细胞多组学技术可在同一细胞中捕获分析两种以上的组学信息,包括转录组、基因组、表观基因组、蛋白组等。厦门single cell 单细胞多组学技术支持

reads数、基因表达量及细胞数量判定过程中：以捕获5000个细胞、100G的测序量为标准，每个细胞的reads数大约在50k左右；每个细胞的基因中位数取决于样本的细胞类型，例如成熟的B，T，粒细胞数量较多的组织中，由于该类型细胞表达的基因数普遍较少，导致基因中位数下降。而某一疾病组织、或者体外培养的如干细胞等，他们的基因表达数较高，甚至可以超过1万，这就导致该类样本基因中位数非常高。因此，我们对细胞数量以及基因中位数确认时，需要考察实际组织的细胞组成。重庆single cell RNA单细胞多组学多组学测序利用单细胞多组学技术能够更有效地研究细 胞在特定时空状态下各组学间的复杂联系。

烈冰生信团队倾情研发的NovelBrain®生信大数据分析平台，可实现零代码操作、简单方便：单细胞浏览器的操作简单，不需要命令行操作。简单拖拽、设置参数即可运行，即使生信0基础用户也可以运用自如；可视化展示海量结果文件：可视化展示Cluster的基因数，UMI数量、线粒体RNA占比信息；以及不同Cluster对应的细胞数量、基因表达量、RNA表达量、样本细胞分布、线粒体RNA表达量等；3D立体展示，文章动图先人一步：单细胞浏览器针对t-SNE图、UMAP图和pseudotime结果进行三维立体展示，更加直观立体的观察细胞分布和聚类情况。

转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具，从生物学角度上看，转录组表示了基因表达的中间状态，可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理；而蛋白质是生物体直接的功能执行者，因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要探究生物体疾病机理、胁迫机制，精确研究重要基因的表达模式和调控机理，只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究，才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性，进而从整体上解释生物学问题。单细胞多组学数据整合的一大挑战在于不同组学的特征空间存在差异。

单细胞测序结果动辄上百G数据量，庞大的数据对于分析平台和分析能力有着很高的要求，首先针对下机数据的质控环节：单细胞测序产生数亿的结果序列，不可避免的会出现低质量的测序结果，存在各种情况的序列污染。因此序列过滤及质量评估就会变得极为重要。序列质量主要通过测序质量值Q20/Q30的占比来表征，即碱基测序结果的错误率在1%/0.1%以下的比例。理想的测序结果reads的碱基质量均高于30。保证数据获得后第一步的处理结果的准确性，为后续细胞类型鉴定准确和功能分析打下坚实基础。在单细胞转录组领域，将转录组与蛋白质结合的代表性例子只有单细 胞RＮＡ测序方法。武汉上海烈冰生物单细胞多组学多组学测序

为了能深入分析和理解细胞状态和命运决定的机制, 将单细胞各组学技术结合在一起的单细胞多组学技术产生。厦门single cell 单细胞多组学技术支持

随着单细胞转录组测序技术（scRNA-Seq）的蓬勃发展，其在在胚胎发育，肿瘤细胞异质性，免疫细胞转化等多方面屡建奇功，但是由于细胞形态的不同和单细胞制备中细胞敏感性的差异等因素影响，scRNA-Seq在数据分析时可能会出现细胞类型占比失真，个别细胞类型丢失等情况。为了克服单细胞测序技术的局限性，单细胞核转录组测序技术（snRNA-Seq）应运而生，snRNA-Seq可利用冻存组织直接制备单细胞核进行转录组测序，不仅克服了细胞形态差异致使的细胞捕获差异，还克服了单细胞测序必须使用新鲜样本的多个局限性。厦门single cell 单细胞多组学技术支持

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