为了更好地进行科学研究,我们需要更好的数据,而单细胞可提供其他方法无法比拟的高分辨率见解。



什么是单细胞RNA测序?

单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 可测量单个细胞中的转录组基因表达,提供细胞在复杂组织内的功能和相互作用的详细图谱。将单个转录本追溯到其来源的细胞使研究人员能够在高度异质性样品中精确定位独特的基因表达谱,最终揭示其他方法经常遗漏的稀有细胞类型和动态细胞状态。

例如,研究人员使用大量 RNA-seq(平均许多细胞的基因表达)来分析致命的肿瘤,可能会错过一小群耐药细胞,从而可能忽略假定的药物靶标。

简而言之,scRNA-seq 为您提供更多高质量的数据和更深入的见解,以提升科学研究影响力。

单细胞对我的研究有什么用?

1、确定疾病生物标志物和机制

开发健康和患病组织的全面多组学单细胞图谱,以识别疾病特异性细胞或细胞状态。

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2、了解异质性群体中的细胞特异性反应

捕获数千到数百万个细胞中样品的完整异质性。

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3、细胞过程的动力学

跟踪细胞状态随时间的变化,以描绘发育途径、疾病进展和免疫反应。

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 4、细胞间相互作用

探索肿瘤微环境中淋巴细胞和靶细胞之间的细胞间相互作用等。

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5、识别新的细胞类型和状态

一次性测得细胞通量高,可灵敏检测稀有转录本和低 RNA 含量细胞,这些细胞通常逃避已知标记物的捕获或检测。

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单细胞RNA测序优势是什么?

单细胞测序平台有哪些?

一、10× Genomics

平台原理

通过微流控技术将单个细胞与带有独特条形码(Barcode)和分子标签(UMI)的凝胶珠包裹在油滴(GEMs)中。细胞裂解后,mRNA被凝胶珠上的Poly(dT)引物捕获并逆转录为带标签的cDNA,最终通过高通量测序区分不同细胞的基因表达信息。

平台优势

  • 平台推出时间较早,文章数量处于领先;

  • 细胞通量高,能同时进行8个样本,每个样本细胞数适用范围为100-20000个;

  • 捕获效率高:单个细胞捕获效率高达 65%,高效捕获每个细胞中的表达基因;

二、BD Rhapsody

平台原理

基于微孔板技术,将细胞与携带条形码的磁珠一对一结合。每个磁珠有独特标签,细胞裂解后mRNA被磁珠捕获并建库,结合BD Scanner全程可视化质控,确保实验可靠性。

平台优势

  • 高通量,支持百万级细胞通量;

  • 低细胞损伤,适用于脆弱细胞如粒细胞、植物原生质体等;

  • 多组学整合分析,可同时检测转录组、蛋白组、免疫组库及表观基因组;

三、华大智造DNBelab

▶平台原理:

采用两种磁珠(Cell Beads和Index Carrier),液滴中同时包裹细胞和大磁珠(捕获mRNA)、小磁珠(辅助识别)。通过大小磁珠的互补配对,合并同一液滴内的信息,提升有效数据量

▶平台优势:

  • 双磁珠高效捕获:获得高通量、高精度、低交叉污染捕获数据;

  • 稀有细胞高效捕:高效捕获稀有类型细胞,实现新突破;

  • 性价比高:同样经费大队列研究可纳入更多样本;

常见Q&A

Q1:scRNA-seq的工作流程?

A:

Q2:scRNA-seq中单细胞悬液制备是做什么?

A:单细胞悬液制备是实验流程中最基础且关键的步骤,其目的是将组织或细胞样本解离成单个分散、活性良好的细胞悬浮液,确保每个细胞能被独立捕获并用于后续的文库构建和测序。  单细胞悬液制备的质量直接关联后续实验能否继续进行,其质量高低也直接决定数据的好坏。 然而,单细胞悬液由于制备的细节繁多,不同类型组织间的差异性较大,导致得到高质量单细胞悬液的难度较高。

瑞兴生物拥有丰富的组织解离经验,涵盖了绝大部分的样本类型,比如常见的血液、皮肤、脑、肝脏、肾脏、肠道、肺、视网膜、软骨、胰腺、卵巢等等。

单细胞实操 | 悬液制备案例(一)

单细胞实操 | 悬液制备案例(二)

单细胞实操 | 悬液制备案例(三)

单细胞实操 | 悬液制备案例(四)

单细胞实操 | 悬液制备案例(五)

Q3:如何确定聚类后的细胞类型?

A:

  • 参考数据库:Human Cell Atlas、CellMarker;

  • 差异基因分析:寻找细胞类型特异性标记;

  • 与已知数据集比对(如SingleR、scPred)。

Q4:scRNA-seq需要多少计算资源?

A:万级细胞项目通常需16GB以上内存,推荐使用服务器或云计算(AWS、Google Cloud)

瑞兴生物提供单细胞测序的一站式解决方案,支持单细胞测序数据的深度挖掘,提供创新研究思路和SCI级图表,让您的科研更高效!

Q5:scRNA-seq数据分析的基本流程是什么?

A:

  • 数据质控:过滤低质量细胞(高线粒体基因占比、低基因数);

  • 标准化:校正测序深度差异(如SCTransform、LogNormalize);

  • 降维与聚类:PCA → t-SNE/UMAP → 聚类(如Leiden算法);

  • 细胞类型注释:基于标记基因(如CellMarker、PanglaoDB);

  • 高级分析:拟时序分析(Monocle)、细胞通讯(CellChat)、差异表达分析。

Q6:数据质控中需关注哪些指标?

A:

  • 每个细胞的基因数:过低可能是空液滴或死细胞;

  • UMI总数:反映文库复杂度;

  • 线粒体基因占比:过高提示细胞损伤(阈值通常为5-10%);

  • 核糖体基因占比:可能指示特定细胞状态。

Q7:单细胞RNA测序技术未来方向?

A:

空间转录组联合分析:解析基因表达的空间位置(如10X Visium、华大Stereo-seq);

多组学整合:同时检测RNA、ATAC、蛋白质(Abseq);