单细胞多组学技术之深入解析

单细胞测序是指通过对单个细胞进行基因组、转录组及表观基因组水平的测序，获得相应数据并进行信息分析的技术。单细胞测序可以解决用组织样本测序无法解决的细胞异质性难题，为解析单个细胞的行为、机制及其与机体的关系等提供了新方法。

2011年，Nature Methods将单细胞测序列为年度值得期待的技术之一。2013年，Science将单细胞测序列为年度最值得关注的六大领域榜首。2017年10月16日，与“人类基因组计划”相媲美的“人类细胞图谱计划” 首批拟资助的38个项目正式公布，引爆单细胞测序新时代。

作为国内单细胞测序技术整体解决方案的领导者，安诺基因单细胞多组学研究解决方案已经丰富至三大组学（基因组、转录组、表观组），涵盖单细胞基因组测序、单细胞外显子测序、单细胞转录组测序、单细胞全转录组测序、单细胞全基因组甲基化测序、单细胞基因组与转录组平行测序（G&T Seq）。这些技术能够有针对性并准确服务于不同的研究领域及研究策略，使得科研工作者可以更深入地了解细胞间的异质性。

 
单细胞测序技术类型

1.1 单细胞基因组测序

单细胞基因组测序技术是在单细胞水平对基因组进行扩增与测序的一项新技术。其原理是将分离的单个细胞的微量基因组DNA进行扩增，获得高覆盖率的基因组之后进行高通量测序用于揭示细胞群体差异和细胞分化关系。

 
单细胞基因组测序扩增方法

1.2 单细胞转录组测序

单细胞转录组测序技术主要用于在全基因组范围内挖掘基因调节网络，尤其适用于存在高度异质性的干细胞、肿瘤细胞及胚胎发育早期的细胞群体。单细胞转录组分析有助于深入理解细胞分化、细胞重编程及转分化等过程及相关的基因调节网络。

安诺基因转录组扩增采用改进的Smart-seq2技术，能够满足高敏感度、无偏好性的cDNA转录本的扩增。

 
单细胞转录组测序扩增方法

1.3 单细胞全转录组测序（mRNA、lncRNA、circRNA）

单细胞全转录组测序是在单细胞水平对全转录组进行扩增与测序的一项新技术。其原理是将分离的单个细胞的微量全转录组RNA（包括mRNA、lncRNA、circRNA）进行扩增后进行高通量测序，可以研究单个细胞内除miRNA外所有转录本信息，尤其适用于存在高度异质性的干细胞、肿瘤细胞及胚胎发育早期的细胞群体。

安诺基因基于最新的SUPeR-seq原理对单细胞转录本实现反转录和扩增，对于polyA+和polyA-模板RNA均能进行扩增（包括mRNA、lncRNA、circRNA），能够全面性地反映样本中各类型RNA状况。

 
单细胞全转录组测序扩增方法

深入了解安诺基因的单细胞多组学研究解决方案

1.4 单细胞全基因组甲基化测序

单细胞全基因组甲基化测序是基于单细胞水平的全基因组DNA，对其进行重亚硫酸盐处理，结合Illumina高通量测序平台，进行的全基因组甲基化水平研究。其结果将精确解析单细胞中每一个胞嘧啶的甲基化状态。对高异质性细胞表观遗传信息的发掘有重大意义。

 
单细胞全基因组甲基化测序建库方法

1.5 单细胞基因组和转录组平行测序

单细胞基因组与转录组平行测序技术（G&T-seq）技术实现了对单个细胞内的DNA和RNA平行测序，能够展现单个细胞的基因变异与基因功能之间的关系。G&T-Seq这一整合的技术的重要意义在于可以分析单细胞基因型和表型之间的关系，深刻揭示一个细胞内的DNA信息指导细胞状态的调控机制，真正实现了在一个时空内遗传物质的综合研究。

 
单细胞基因组与转录组平行测序（G&T-seq）技术原理

1.6 单细胞测序应用领域

1.7 安诺单细胞产品优势

1） 丰富的项目经验及物种经验
安诺基因团队与法国居里研究所、中国科学研究院、北医三院、北京协和医院、西南大学、南京医科大学等多家科研院所已有丰富的单细胞测序技术合作经验，参与了多项单细胞研究工作，相关研究成果发表在Science、eLife、Immunity、Nature子刊等国际高水平期刊。

拥有丰富的物种经验：

2） 优质的数据产出
安诺基因实验团队对经典的单细胞建库方法进行改进，文库具有良好的成功率和稳定性。此外，我们的测序质量及基因组比对率、覆盖率等质控指标也非常优秀，如下表所示（真实项目数据）：

3） 全面的产品类型
提供基因组学、转录组学及表观基因组学等不同层面的单细胞测序分析服务，满足各个层次的科研需求。

4） 高分文章成果

1.8 参考文献

Chen, Q., Yan, M., Cao, Z., Li, X., Zhang, Y., Shi, J., Feng, G.H., Peng, H., Zhang, X., Zhang, Y., et al. (2015). Sperm tsRNAs contribute to intergenerational inheritance of an acquired metabolic disorder. Science 351, 397-400.
Ancelin, K., Syx, L., Borensztein, M., Ranisavljevic, N., Vassilev, I., Briseno-Roa, L., Liu, T., Metzger, E., Servant, N., Barillot, E., et al. (2016). Maternal LSD1/KDM1A is an essential regulator of chromatin and transcription landscapes during zygotic genome activation. Elife 5.
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Borensztein, M., Syx, L., Ancelin, K., Diabangouaya, P., Picard, C., Liu, T., Liang, J.B., Vassilev, I., Galupa, R., Servant, N., et al. (2017). Xist-dependent imprinted X inactivation and the early developmental consequences of its failure. Nat Struct Mol Biol 24, 226-233.
Yang, Y., Wang, J., Zhao, C., Chen, X., Chen, L., Zhang, J., Huo, R., Liu, C., Tong, H., and Ling, X. (2016). The interferon alpha-responsive gene, Ifrg15, plays vital roles during mouse early embryonic development. Cellular and molecular life sciences: CMLS 73, 2969-2984.
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Picelli, S., Faridani, O.R., Bjorklund, A.K., Winberg, G., Sagasser, S., and Sandberg, R. (2014). Full-length RNA-seq from single cells using Smart-seq2. Nat Protoc 9, 171-181.
Picelli, S., Bjorklund, A.K., Faridani, O.R., Sagasser, S., Winberg, G., and Sandberg, R. (2013). Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells. Nat Methods 10, 1096-1098.
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Smallwood, S.A., Lee, H.J., Angermueller, C., Krueger, F., Saadeh, H., Peat, J., Andrews, S.R., Stegle, O., Reik, W., and Kelsey, G. (2014). Single-cell genome-wide bisulfite sequencing for assessing epigenetic heterogeneity. Nat Methods 11, 817-820.
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