单细胞转录组测序-结果展示-诺禾致源

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单细胞转录组测序

单细胞扩增

分选后的细胞样品经过体积测量后，使用SMARTer^? v4 Ultra^? Low RNA Kit for Illumina? Sequencing（Clontech）试剂盒进行细胞裂解和双链cDNA（ds cDNA）的合成，最后使用Qubit进行ds cDNA定量检测。

基因表达水平分析

一个基因表达水平的直接体现就是其转录本的丰度情况，转录本丰度越高，则基因表达水平越高。我们通过所有基因的RPKM分布图以及盒形图对不同实验条件下的基因表达水平进行比较，可以直观的获得不同实验条件下基因表达水平的差异。

差异基因聚类分析

聚类分析用于判断差异基因在不同实验条件下的表达模式；我们以不同实验条件下的差异基因的表达量，做层次聚类（hierarchical clustering）分析，不同颜色的区域代表不同的聚类分组信息，同组内的基因表达模式相近，说明他们可能具有相似的功能或参与相同的生物学过程。

共有及特有差异基因分析

差异基因维恩图展示了各比较组间差异基因的个数，以及比较组间的重叠关系。包括单个样本间的比较及差异比较组合间的比较，通过维恩图可以直观的得到差异比较组合中共有及特有差异基因的信息。

差异基因整体分布情况分析

用火山图可以推断差异基因的整体分布情况，对于无生物学重复的实验，为消除生物学变异，从差异倍数和显著水平两个方面进行评估，对差异基因进行筛选，阈值设定一般为：|log₂ Fold Change)|>1且q value<0.005。对于有生物学重复的实验，由于DESeq已经进行了生物学变异的消除，我们对差异基因筛选的标准一般为：padj<0.05。

差异基因功能富集

差异基因GO富集柱状图，直观的反映出在生物过程（biological process）、细胞组分（cellular component）
和分子功能（molecular function）富集的GO term上差异基因的个数分布情况。