🧬 单细胞多组学转录组

基于单细胞分辨率的多维度组学分析平台,整合转录组、表观基因组、蛋白组和空间信息,全面解析细胞异质性与功能状态

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10+
核心技术平台
100K+
单次可分析细胞数
20K+
可检测基因数
5+
多组学数据维度
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单细胞转录组测序 (scRNA-seq)

核心技术

10x Genomics 单细胞转录组测序 高通量 主流平台

10x Genomics平台是目前应用最广泛的高通量单细胞转录组测序技术。该技术基于微流控液滴包裹原理,通过将单个细胞与带有独特分子条形码(Barcode)的凝胶微珠共同包裹在油滴中,实现单细胞的高效捕获与标记。每个细胞的mRNA被逆转录后携带唯一的细胞标签,随后进行文库构建和高通量测序,可同时分析数千至数万个单细胞的基因表达谱。

微流控技术 液滴包裹 高通量 肿瘤研究 免疫图谱

Smart-seq2/Smart-seq3 单细胞测序 全长转录本

Smart-seq技术是一种基于全长转录本的单细胞RNA测序方法,通过模板转换和PCR扩增实现对单个细胞中全长mRNA的高灵敏度检测。与10x Genomics相比,Smart-seq2/Smart-seq3具有更高的基因检测灵敏度和更好的转录本覆盖度,能够检测到低丰度转录本和剪接变体(Alternative Splicing)。

高灵敏度 全长覆盖 剪接变体 等位基因表达

BD Rhapsody 单细胞测序 临床转化

BD Rhapsody平台采用微孔板捕获技术,通过将单细胞与抗体偶联的寡核苷酸探针结合,实现单细胞水平的转录组和蛋白质组同时检测。该平台具有较高的细胞捕获效率和较低的双细胞率,支持多种样本类型包括新鲜组织、冷冻样本和FFPE样本的分析。

微孔板技术 低双细胞率 FFPE兼容 临床应用
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单细胞多组学联合分析

前沿技术

scRNA-seq + scATAC-seq 联合分析 Multiome

单细胞RNA测序(scRNA-seq)与单细胞染色质可及性测序(scATAC-seq)的联合分析是当前单细胞多组学研究的核心技术之一。10x Genomics Multiome平台可在同一细胞中同时捕获基因表达和染色质开放状态信息,通过整合转录组和表观基因组数据,能够揭示基因调控网络、识别关键转录因子结合位点、解析细胞命运决定的分子机制。

转录组+表观组 基因调控网络 转录因子分析 干细胞研究

CITE-seq 转录组+表面蛋白联合分析 蛋白+RNA

CITE-seq(Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencing)是一种将抗体与DNA条形码偶联,实现单细胞转录组与细胞表面蛋白同时检测的多组学技术。该方法通过抗体-寡核苷酸偶联物(ADTs)标记细胞表面蛋白,可获得数百种蛋白标志物的定量信息。

抗体条形码 多维度表型 免疫分型 细胞治疗

单细胞TCR/BCR免疫组库测序 免疫组库

单细胞免疫组库测序(scTCR-seq/scBCR-seq)可在单细胞水平解析T细胞受体(TCR)和B细胞受体(BCR)的全长序列及其克隆型信息。结合scRNA-seq数据,可实现免疫细胞的转录组特征与抗原受体序列的精准配对分析,用于追踪克隆扩增动态、识别抗原特异性T/B细胞。

TCR/BCR全长 克隆追踪 免疫治疗 疫苗研发
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空间转录组学

空间组学

10x Genomics Visium 空间转录组 55μm分辨率

Visium空间转录组技术通过在载玻片上预先点阵排列的寡核苷酸捕获探针,实现组织切片中mRNA的原位捕获和空间定位。每个捕获点(Spot,直径约55μm)可检测数千个基因的表达,同时保留组织的形态学信息,揭示细胞-细胞通讯网络和组织微环境的空间异质性。

空间定位 全转录组 形态学整合 肿瘤微环境

10x Genomics Xenium 原位空间转录组 亚细胞分辨率

Xenium是10x Genomics推出的亚细胞分辨率原位空间转录组平台,采用高度多重化的荧光原位杂交(FISH)技术,可在组织切片中实现数百个基因的原位检测和精确定位。与Visium相比,Xenium具有更高的空间分辨率(亚细胞级别),能够精准定位mRNA分子在细胞内的分布。

亚细胞级 原位杂交 高分辨率 空间细胞分型

NanoString GeoMx 空间多组学 ROI选择

GeoMx数字空间分析(DSP)平台采用UV光切割释放技术,可对组织切片中用户自定义的感兴趣区域(ROI)进行高度多重化的RNA和蛋白质定量分析。该技术结合形态学标记物进行精确的区域选择,特别适用于FFPE样本的回顾性研究和临床样本的空间分析。

UV光切割 ROI定制 FFPE兼容 RNA+蛋白
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单细胞核转录组测序 (snRNA-seq)

特殊样本

单细胞核RNA测序 (snRNA-seq) 核RNA

单细胞核RNA测序是从组织中分离细胞核而非完整细胞进行转录组分析的技术。该方法特别适用于难以解离成单细胞悬液的组织类型,如脑组织、脂肪组织、肌肉组织以及冷冻存档样本。通过对细胞核中的RNA进行测序,snRNA-seq能够检测到细胞核内的转录本(包括新生转录本和核定位lncRNA)。

难解离组织 脑组织 新生转录本 细胞图谱

冷冻样本单细胞核测序 冷冻兼容

针对无法获取新鲜组织或需要利用生物样本库资源的研究场景,snRNA-seq为冷冻保存样本的单细胞分析提供了可行方案。通过优化的细胞核分离和提取方案,可从液氮保存的组织样本中获得高质量的单核RNA,实现回顾性研究和珍贵临床样本的充分利用。

液氮保存 回顾性研究 样本库资源 临床样本

🔄 单细胞多组学分析流程

从样本处理到数据分析的完整解决方案

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样本制备
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单细胞分离
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文库构建
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高通量测序
💻
生信分析
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结果可视化
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应用场景

研究方向
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肿瘤研究

  • 肿瘤异质性与克隆演化分析
  • 肿瘤微环境免疫细胞图谱构建
  • 肿瘤耐药机制与治疗靶点发现
  • 肿瘤免疫治疗疗效评估与预测
🛡️

免疫学研究

  • 免疫细胞发育与分化轨迹分析
  • 自身免疫疾病病理机制研究
  • 感染性疾病免疫应答特征解析
  • 疫苗免疫原性评估与优化
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发育生物学

  • 胚胎发育细胞命运图谱
  • 器官发生与组织分化机制
  • 干细胞多能性与定向分化研究
  • 类器官模型的细胞组成分析
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神经科学

  • 脑区细胞类型图谱构建
  • 神经退行性疾病机制研究
  • 神经发育障碍分子基础解析
  • 神经元-胶质细胞互作网络分析