单细胞测序是指以单个细胞为特定研究对象，进行基因组及转录组测序，并对获得的数据进行生物信息学分析。单细胞测序可针对性揭示单个细胞整体水平的 基因表达状态和基因结构信息，成功解决了用组织样本测序难以解决的细胞异质性(heterogeneity) 难题。为深入研究单个细胞基因型和表型之间的相互关系、检测突变积累的速度、寻找一个细胞群中的基因拷贝数变异和染色体异常提供了新方法。

为了推进单细胞测序在发育生物学、基础医学、临床诊断和药物研发等领域的应用，锐博生物通过全面技术升级、优化微量DNA/RNA 扩增建库方法，针对性解决了单细胞分离、超微量核酸扩增等单细胞测序面临的多项技术难题。全面提供单细胞基因组重测序，单细胞外显子组测序、单细胞 lncRNA 测序、单细胞mRNA 测序及生物信息学分析服务。

服务优势

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•高灵敏度：升级版微量核酸扩增技术,全面检测低至单个细胞的基因信息
•扩增均一：无5’和3’扩增偏好性，检测结果更精准
•最新平台：HiSeq 3000系统,更高数据质量,更低测序成本

技术路线



单细胞转录组测序

根据测序模式和分析内容的不同，单细胞转录组测序分为单细胞DGE、单细胞polyA测序、单细胞lncRNA测序。

表 1. 单细胞转录组测序类型比较



建库测序



生物信息分析



单细胞转录测序结果展示

小鼠胚胎单细胞lncRNA测序结果（单细胞样本编号分别为S1、S2、S3、S4、S5、S6）

1. 基因表达分析

表 2. 检测到基因数目汇总表



结果显示，锐博生物单细胞测序能够覆盖40% 以上的转录本数目。经比对，5G 数据量可检测到mRNA 和lncRNA 的数目如表3 所示：

表 3. 比对mRNA 和lncRNA 数目汇总表



2. 基因5’-3’偏好性分析（以S1样本为例）

将S1的结果进行归一化处理（即长短不一的RNA都用5’: 0%到3’: 100%来表示），结果显示，文库质量良好，并没有明显5’、3’偏好性。



注：横轴表示基因距离5’端的相对位置，纵轴表示覆盖reads数目的平均值。

3. 转录本完整性分析（以S1样本为例）

将S1的结果进行转录本完整性分析，结果显示，转录本完整度较高，适用常规表达量计算。

注：0-60%等表示为转录本完整度百分比，饼图中的数字表示所占总数的百分比。

参考案例
[1] Lee MC, Lopez-Diaz FJ, Khan SY, et al. Single-cell analyses of transcriptional heterogeneity during drug tolerance transition incancer cells by RNA sequencing. procNatlAcadSci USA, 2014, 111(44): E4726-E4735.
[2] Kim D H, Marinov G K, pepke S, et al. Single-cell transcriptome analysis reveals dynamic changes in lncRNA expressionduring reprogramming. Cell stem cell, 2015, 16(1): 88-101.

单细胞基因组测序

根据测序模式的不同，单细胞基因组测序分为单细胞外显子组测序和单细胞基因组重测序。

表 4. 单细胞基因组测序类型比较



建库测序



测序结果展示

通过分析人肿瘤单细胞外显子组测序结果，显示其覆盖度、比对率和覆盖深度等参数均与普通多细胞外显子组测序数据质量相当。

表 5. 比对结果展示

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