单细胞转录组测序（single cell RNA sequencing，scRNA-seq）指在单个细胞水平对mRNA进行高通量测序的一项先进技术，原理是将分离的单个细胞中微量mRNA通过高效扩增后再进行高通量测序。
利用传统转录组测序（Bulk RNA-seq）通常需要研磨和提取生物体、组织或细胞群体中的混合总RNA进行测序，最终得到一群不同的细胞的平均转录组数据。因此传统的Bulk RNA-seq忽略了细胞之间的差异，掩盖了细胞的异质性。单细胞转录组测序极大地革新了转录组学的研究。
单细胞测序应用包括发育生物学、肿瘤学、神经科学、免疫学、疾病机理研究、细胞图谱构建等。
图1 单细胞测序主要流程
（source：Huang D, et al., 2023）
① 揭示细胞异质性，高分辨率分析：有利于发现细胞亚群和罕见细胞类型，提供细胞功能和状态的详细信息；
② 动态过程研究：适用于研究细胞分化、增殖和肿瘤发生等动态过程中的基因表达变化；
③ 无偏倚的细胞分群：能够更精准地对细胞进行分群，尤其是在免疫学、肿瘤学和遗传学研究中。
ü 更全面更深入生信分析：除了基础分析外，额外赠送高级分析，涵盖较高技术含量的细胞分类与注释、组间差异基因分析、差异基因功能富集分析等项目；还可提供更个性化、多元化的定制分析。
ü 完备的细胞捕获平台：吉赛具备10X Genomics、MobiNova（墨卓）、DNBelab C（华大）、BD Rhapsody共4种不同的单细胞转录组测序技术平台，以及针对性平台选择建议，下单无烦恼！
单细胞平台 | 1 0x Genomics | BD Rhapsody | MobiNova（墨卓） | DNBelab C4（华大） |
技术原理 | 微液滴： 液滴全封闭体系，避免串扰 | 微孔技术： 自然沉降 | 微流控： 液滴全封闭体系，避免串扰 | 微流控： 液滴全封闭体系，避免串扰 |
单芯片样本量 | 旧Chromium Controller平台： 8通道/芯片； 新Chromium X平台： 16通道/芯片 | BD Rhapsody HT Xpress ： 8通道/微孔板 | MobiNova-100： 4通道/芯片1-4个样本 | Dnbelab C4： 4通道/芯片1-4个样本 |
样本量/芯片 | 旧平台：最多8例 新平台：最多16例 | 老平台： 1-12例 新平台：最多96例 | 最多4例 | 最多4例 |
细胞通量 | 旧平台：500-10000 cells/通道/样本 新平台：2000-20000 cells/通道/样本 | 100-40000 cells/通道/样本； 100-60000 cells/通道/样本； | 500-20000/通道/样本 | 5000-30000/通道/样本 |
多胞率、捕获效率 | 7-8%/10000 cells、可达65% | 2-3%/10000cells、可达80% | 5%/10000cells ，可达70% | ＜8%/10000cells ， 50%-60% |
运行时间 | 18min | > 40 min | 6 min | 9 min |
微球分离方法 | 化学消化分离 | 化学消化分离 | 发光激发分离 | 化学消化分离 |
测序类型 | 3’转录组、 3’核转录组、 5’VDJ免疫组 ， 单细胞ATAC、单细胞表面蛋白、单细胞CRISPER | 3’转录组、 5’VDJ免疫组 ， Abseq，单细胞ATAC | 3’转录组（植物）、 3’核转录组、 5’VDJ免疫组 （人、小鼠、兔、猴） ， 单细胞ChIP-seq，单细胞微生物基因组 | 3’转录组、 3’核转录组， 单细胞ATAC |
优势 | 高通量， 文献发表数量多，认可度高 | 对细胞温和 ； 灵活上样； 适用于检测中性粒细胞、干细胞等； 可混样 ，性价比高； 高细胞通量；捕获效率高 | 国产平台 ，拥有更具竞争力的试剂研发和产线； 灵活上样 ，不浪费； 运行时间短； 性价比高， 数据表现接近10x平台 | 国产平台，拥有更具竞争力的试剂研发和产线； 灵活上样 ，不浪费； 运行时间短； 性价比高 |
劣势 | 价格偏高 | 市场占有率偏低 ； 实验运行时间久，人工成本较高 | 文献较少 | 文献较少 |
昼夜节律调节因子PER1通过抑制巨噬细胞的炎症信号传导，促进细胞重编程
The circadian regulator PER1 promotes cell reprogramming by inhibiting inflammatory signaling from macrophages
IF：7.8
测序策略：单细胞测序技术（scRNA-seq）
样品：来自野生型（WT）、Per1基因敲除（Per1-/-）和Per2基因敲除（Per2-/-）小鼠的MEFs（小鼠胚胎成纤维细胞）被用于制备iNs。在重编程的第4、7、10天，对细胞进行scRNA-seq分析。
细胞捕获和测序：通过10X Genomics平台进行单细胞测序，平均每个样本捕获约10,623个细胞，每个细胞平均获得72,767个读数。
数据分析：使用UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）算法进行降维，以直观展示不同细胞群集。通过t-SNE算法和聚类分析，识别不同的细胞类型，包括神经元、成纤维细胞和巨噬细胞。进行基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA），以识别在特定细胞群中表达上调或下调的基因集。
（A）UMAP分析9个样本。（B）Dot plot显示每簇前3的标记基因。(C) 6个细胞集群比例的时间剖析图。(D)描绘神经元集群中神经元基因表达水平。(E)第7天，与WT和Per2-/-巨噬细胞相比，Per1-/-巨噬细胞中表达水平更高(红色)或更低(蓝色)的基因富集分析。(F) Per1-/-细胞在图（E）中TNF-α和IL-6信号通路上调基因的热图。(G) 轴突引导基因的热图。
生信分析
样品上机要求：
活性大于80%（AO/PI）
细胞浓度700~1200 cell/uL
细胞总量 5*10^5 cell，建议10w，至少5w
细胞尺径 5um≤X≤30um
* 由于单细胞样品要求较严格，具体送样方法请详询销售或技术支持
