截至2022年6月，烈冰生物助力發(fā)表單細胞文章近40篇，從平臺應用比例來看，應用10X Genomics和BD Rhapsody兩大平臺發(fā)文比例各占50%左右，研究類型涵蓋疾病發(fā)展，靶點探索，免疫研究，神經(jīng)發(fā)育，干細胞分化，植物發(fā)育，退行病變，糖尿病，COVID-19等等研究；從發(fā)表期刊水平來看，烈冰生物聯(lián)合發(fā)表的單細胞文章，CNS一區(qū)期刊占比在30%以上，其中包括immunity三篇，Nature子刊3篇（Nature cell biology,Nature Plants，Nature communication）,風濕類領域ARD期刊1篇，CUT 1篇，Advanced Science多篇，IF大于10分以上文章占比高達68.5%，烈冰專屬單細胞測序服務團隊，將與您攜手譜寫下一篇“高分”新文章?；驕y序相關產(chǎn)品和技術已由實驗室研究逐漸演變到臨床應用，是下一個改變世界的技術。福州二代測序單細胞測序

單細胞RNA-seq、RNA-seq和逆轉(zhuǎn)錄qPCR（RT-qPCR）都采用一個共同過程，即分離RNA并將其轉(zhuǎn)化為cDNA進行分析。不過，每種分析在開展方式和獲得的數(shù)據(jù)上有所不同。RNA-seq和RT-qPCR都是先從大量細胞中分離RNA，然后將其轉(zhuǎn)化為cDNA。RNA-seq是使用cDNA來構建新一代測序文庫，從而測定整個轉(zhuǎn)錄組的基因表達。RT-qPCR則是從cDNA中擴增特定靶點，并通過熒光測定表達水平。RT-qPCR限于已知靶點，而RNA-seq可實現(xiàn)無偏倚的全轉(zhuǎn)錄組基因表達分析。然而，這兩者只能提供細胞群體內(nèi)基因表達的平均情況。單細胞RNA-seq則在分離RNA之前將單細胞分離到微孔或單個微反應容器中。然后用細胞特異性的條形碼標記RNA，確保來自每個細胞的cDNA可以追溯到起源細胞。與RNA-seq相似，帶有條形碼的cDNA也被用于構建新一代測序文庫，從而能夠?qū)γ總€細胞的整個轉(zhuǎn)錄組進行基因表達測定。西安二代測序單細胞測序多組學測序烈冰全線實驗平臺滿足超深度、大規(guī)模發(fā)現(xiàn)和復雜疾病研究的測序。

高通量測序技術（High-throughputsequencing）又稱“下一代”測序技術（“Next-generation”sequencing），以能一次并行對幾十萬到幾百萬條DNA分子進行序列測定和一般讀長較短等為標志。高通量測序技術是對傳統(tǒng)測序一次顛覆性的改變，一次對幾十萬到幾百萬條DNA分子進行序列測定，因此在有些文獻中稱其為下一代測序技術(nextgenerationsequencing)足見其劃時代的改變，同時高通量測序使得對一個物種的轉(zhuǎn)錄組和基因組進行細致全貌的分析成為可能，所以又被稱為深度測序(deepsequencing)。而烈冰科技具有專業(yè)生物背景和十二年科研服務經(jīng)驗，已助力Nature，immunity等在內(nèi)的300+篇CNS文章發(fā)表。

細胞中基因的表達是嚴格按照時間和空間順序發(fā)生，因此細胞類型和基因表達具有時間特異性和空間特異性。時間特異性可以通過收集不同時間點的樣本進行單細胞轉(zhuǎn)錄組測序來分析。但是單細胞轉(zhuǎn)錄組測序（scRNA-Seq）在單細胞懸液制備的過程中破壞了細胞的空間結構，無法給出固態(tài)異質(zhì)化組織中細胞空間排布信息。而空間轉(zhuǎn)錄組可以解決這個問題，其以點陣形式記錄組織切片細胞的空間信息，在保留組織形態(tài)結構的基礎上，獲得細胞/基因的空間表達特異性。測序可準確地分析基因表達差異、基因結構變異、篩選分子標記（SNPs或SSR）等生命科學重要問題。

為什么需要單細胞分辨率？生物學就像宇宙一樣。它非常復雜，有許多獨特的單體，也就是細胞。這些細胞相互作用并扮演不同的角色，在更大的體系中構建并驅(qū)動多個過程。就像伽利略探索宇宙的努力一樣，發(fā)現(xiàn)和定義這些細胞也需要高分辨率的工具，才能解開促成生物學復雜性的基因表達異質(zhì)性。單細胞測序能夠在以一個細胞為功能單位中開展生物學研究，闡明具體細節(jié)，構建出一幅更大、更精細的圖譜，說明導致產(chǎn)生某種外在表型的不同類型的分子和細胞之間是如何相互作用的：患者為什么會復發(fā)？是什么讓這種疫苗能夠有效防止傳染等等諸多問題。單細胞測序平臺，烈冰提供高性價比服務方案。淄博單細胞測序商業(yè)化服務

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多樣本數(shù)據(jù)合并：FractionofReadsKept：合并樣本時，各樣本根據(jù)MappedBarcodedReadsperCell數(shù)量計算出來的數(shù)據(jù)利用率。如果各樣本間該參數(shù)值相差很大，需要進行Downsample處理，以數(shù)據(jù)量少的樣本為基準將不同樣本中細胞測序深度標化到同一水平，從而避免因測序深度差異導致的基因檢測數(shù)量、基因表達水平的差異。烈冰科技自主研發(fā)的單細胞云平臺致力于幫助每一位客戶定制化分析數(shù)據(jù)，深度解讀數(shù)據(jù)分析結果，深入挖掘其背后的生物學意義；從操作便捷、結果可視化、分析可追溯、系統(tǒng)穩(wěn)定等方面助力單細胞研究，加速科研進程！福州二代測序單細胞測序

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