scRNAseqX™ | 单细胞转录组检测分析

      scRNAseqX™ | 单细胞转录组检测分析，在单个细胞水平精准定性定量检测分析样本间差异mRNA的表达。

      单细胞转录组测序（Single cell RNA sequencing）是指在单个细胞水平对mRNA进行高通量测序的一项新的技术，针对单个细胞研究其整体水平的基因表达情况，成功解决细胞分子机制研究中常见的细胞异质性、细胞量少而无法进行常规高通量测序等难题。

       实验及服务流程：

       售前咨询→样本采集→单细胞悬液制备→样本质控→RNA提取→文库构建→illumina测序仪上机检测→数据分析→报告发送→售后支持

       结果示例图：        

样本分型t-SNE结果图

（聚类分析用于识别细胞亚型。根据聚类结果，采用t-SNE降维算法，在二维空间上展示细胞的分布情况，同一cluster的细胞用相同颜色表示。）

样本分型UMAP结果图

（根据聚类结果，采用UMAP降维算法，在二维空间上展示细胞的分布情况，同一cluster的细胞用相同颜色表示。）

差异基因Violin图

（挑选每个cluster top4按logFC排序高表达基因观察其在不同cluster中的表达情况，绘制小提琴图。）

差异基因聚类热图

(将各个cluster鉴定到的top差异基因进行整体热图展示，同一个cluster内的差异基因表达量会高于其他组，热图中黄色表示高表达，紫色表示低表达。)

GO功能富集柱状图

（GO可分为分子功能，生物过程和细胞组成三个部分。GO富集以padj小于0.05为显著富集。横轴为GO功能富集名称，纵轴为P值。）

轨迹推断图

（细胞轨迹推断分析可以推断出发育过程细胞的分化轨迹或细胞亚型的演化过程，在发育相关研究中使用频率较高。主要基于关键基因的表达模式，在拟时间中对单个细胞进行排序，模拟出细胞随拟时间发展发育过程的动态变化。）

        应用领域：

        1.  肿瘤及各类疾病致病分子机理研究

        2. 疾病药物靶标相关研究

        3. 发育和进化相关研究

        4. 免疫相关机制研究

        5. 干细胞及相关研究

        6. 微生物与感染相关研究

        7. 植物发育及抗盐抗逆等相关研究

        更多应用领域及其他技术问题，详情请咨询售前技术支持，联系电话/微信：17349797961