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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。
- 2026年01月24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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文献和实验相关实验
结合细胞在组织中分布的位置信息和转录组基因表达信息，了解细胞在空间背景下的异质性。
成 cDNA 后，我们对获得的 cDNA 序列进行扩增，对转录组文库构建方式同单细胞测序实验，免疫组富集文库则需额外设计 2 次引物 binding 到 C 区，对 TCR/BCR 序列进行富集，后期对富集 cDNA 随机打断，获得不同长度的打断产物，再经 PCR 扩增后，形成免疫组文库用于上机测序。 ps:由于引物设计问题，免疫组库测序现只适用于人鼠模型的研究哦~
研究意义；而同样情况下RASGRP1的检测数据可能不能说明问题。 由此可知，设计的实验如果没有生物学重复，或者生物学重复的数量不够，就不能得到有统计意义的实验结果；获得的差异表达的基因很可能仅仅是少数个体差异的表现，并不能反映疾病或者某种特定生理状态的群体本质特征。 3.生物学重复设置几个合适？ 您是不是有同样的问题：转录组测序是否必须进行生物学重复啊，是否要3个重复，是否可以用3个样品的RNA等量混合代替生物学重复，如果不重复能否发文章…..？一方面是有限的经费，一方面是编辑的质疑；实在很难
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