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- 单细胞RNA-Seq通过对单个细胞的mRNA进行逆转录和PCR扩增，使用高通量测序手段，对成千上万个单细胞中mRNA同时进行基因表达定量的分析技术。它可以解决传统RNA定量技术在早期胚胎发育、干细胞、癌症、免疫等研究领域中存在的样品量极低或细胞异质性的问题，是在单细胞水平研究基因表达强有力的工具，极大地拓展了RNA-Seq的应用范围。
- 2025年12月23日
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单细胞转录组测序
单细胞RNA-Seq通过对单个细胞的mRNA进行逆转录和PCR扩增，使用高通量测序手段，对成千上万个单细胞中mRNA同时进行基因表达定量的分析技术。它可以解决传统RNA定量技术在早期胚胎发育、干细胞、癌症、免疫等研究领域中存在的样品量极低或细胞异质性的问题，是在单细胞水平研究基因表达强有力的工具，极大地拓展了RNA-Seq的应用范围。
样本要求：
细胞量: 浓度500~2000cell/μl，体积大于200微升
细胞活性: 细胞存活率大于90%
悬浮液中细胞不能成团(显微镜)
提示: 少碎片，不要存在反转录抑制剂及非细胞的核酸分子，尽量 保证细胞的完整性
数据分析服务：
1、原始数据预处理及细胞计数分析；
2、常规单细胞的降维、聚类分析、用户自定义的特征基因信号映射；
3、基于大数据和人工智能监督学习分类器对单细胞类型智能识别：
4、基于Reverseq Graph Embedding (Monocle 2)算法的演化轨迹与关联基因的分析：
细胞量: 浓度500~2000cell/μl，体积大于200微升
细胞活性: 细胞存活率大于90%
悬浮液中细胞不能成团(显微镜)
提示: 少碎片，不要存在反转录抑制剂及非细胞的核酸分子，尽量 保证细胞的完整性
数据分析服务：
1、原始数据预处理及细胞计数分析；
2、常规单细胞的降维、聚类分析、用户自定义的特征基因信号映射；
3、基于大数据和人工智能监督学习分类器对单细胞类型智能识别：
4、基于Reverseq Graph Embedding (Monocle 2)算法的演化轨迹与关联基因的分析：
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