单细胞RNA-seq组测序及分析价格

服务名称：单细胞RNA-seq组测序及分析

提供商：上海嘉因生物科技有限公司

1 简介

细胞是生物学的基本单位，将它们进行单个分离后，提取单细胞基因转录组进行测序和比较。技术上的新进展已经让单细胞基因组测序技术（single-cell genome sequencing）逐渐成为了一项主流的检测手段，该领域的研究工作已经初步揭示出细胞之间在基因组结构（genetic architecture）与遗传变异性（genetic variability）方面的差异，这也反映出基因组并非一成不变的天然本质。而随着测序成本的大幅度下降，破译来自单细胞的基因表达谱并逐个细胞之间比较正在变为现实。

2 技术路线

3 生物信息学分析

标准信息分析：

原始数据的下机处理
Fastq文件的基本质控
Fastq文件回贴到参考基因组以及RNA-seq数据的特殊质控
检测基因表达量
基因差异表达分析
差异表达基因的表达模式聚类
差异表达基因Gene Ontology功能富集分析
差异表达基因Pathway显著富集分析
差异表达基因GSEA富集分析

高级信息分析：

转录本表达丰度
转录本差异表达分析
检测新的转录本
检测基因的可变剪接
样本之间的差异可变剪接
检测融合基因

外显子突变分析专项：

外显子区域突变检测和分类
外显子区域体细胞突变检测和分类
检测Allele specific expression
突变的数据库注释（dbSNP, 1000 Gemome, HapMap, TF binding motif, microRNA targeting sites）
突变的保守性分析（conserved elements和保守性得分）
突变对蛋白质功能的影响分析
突变的完整疾病关联分析（GWAS, COSMIC, 遗传病基因）

定制化信息分析：

挑选出有潜在科研价值的GO term，Pathway和基因集合。
从富集的pathway中寻找有潜在科研价值的一致性上调或者下调的基因链。
整合经典生物通路与差异基因表达谱定位关键基因以及关键基因簇
整合蛋白质相互作用网络与差异基因表达谱定位关键基因以及关键基因簇
构建共表达网络（多个时间点的RNA-seq数据或者多个病人的RNA-seq数据）
从共表达网络中定位关键基因和共表达基因簇
特定基因的生存分析
多组学综合分析
其他定制化分析

4 应用案例

利用单细胞RNA-seq技术检测了来自于5个原生恶性胶质瘤的430个细胞的RNA序列，结果显示转录表达时个体间的巨大差异与致癌信号通路，增殖，免疫应答和低氧活动有关。另外也观察到一个全能干细胞相关的连续表达状态，能够验证活体中假定的全能干细胞调节通路。证明了胶质母细胞瘤中已形成的亚型分类单元在肿瘤单个细胞的RNA表达中存在差异，并依此推论出这种瘤内多相性潜在的预后影响。揭示了先前不受重视的胶质母细胞瘤生物研究、预后和治疗疾病调控中心的多相性。

5 参考文献

Patel A P, Tirosh I, Trombetta J J, et al. Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma[J]. Science, 2014, 344(6190): 1396-1401.