现在什么技术最火？
当然是单细胞测序技术啦。

要研究细胞分群，能用单细胞测序技术吗？
当然可以~自动化单细胞转录组测序平台分分钟解决。

想研究单个细胞的可变剪切，能实现么？
通过Smart-seq2扩增全长，可变剪切一测便知。

想在单细胞层面研究lncRNA、circRNA，想获得全面的转录调控网络，怎么办？
单细胞全转录组测序轻松实现一个文库，三种分析。

还想……
不用着急，安诺单细胞转录组整体测序方案，提供最全面的服务。

随着研究的逐步深入，在整体水平分析一个细胞群体内基因表达水平已不能满足科研需求，目前，单细胞转录组测序技术频频在高分paper中亮相，成为时下最火热的技术。作为国内单细胞测序技术整体解决方案的领导者，安诺基因拥有单细胞转录组整体测序方案，能够满足不同研究层面及不同通量需求。下面，小编就带您一一了解，今天小编只为安诺单细胞代言~

图1 单细胞转录组整体测序方案

1 自动化单细胞转录组测序平台
 
自动化单细胞转录组测序平台可自动完成从单细胞悬浮液到单个细胞的分选、mRNA反转录、扩增。高通量，低成本，适用于细胞分群研究及细胞图谱绘制。

1.1 Microwell-seq 技术

Microwell-seq技术通过琼脂糖微孔板捕获细胞，每个微孔板包含10万个微孔，能同时捕获约5千至1万个单细胞。通过镜检，用毛细管去除单一微孔的多余细胞，提高单细胞捕获率。加入带有barcode的磁珠，同捕获的单细胞相结合。裂解液加入后，结合不同磁珠的细胞被转移到1.5mL管里，进行后续反转录、扩增及3’端建库测序。浙江大学郭国骥老师团队利用自主研发的Microwell-seq技术成功绘制了世界上首个哺乳动物细胞图谱[1]。

图2 Microwell-seq 技术流程[1]

1.2 10XGenomics 技术

10XGenomics技术核心是油滴包裹的凝胶珠（GEM），该系统有75万种barcoded beads。UMI是一段随机序列，每一个DNA分子都有自己的UMI序列。GEM形成后，细胞裂解，凝胶珠自动溶解释放大量barcode序列，随后mRNA逆转录产生带有barcode和UMI信息的cDNA。随后以cDNA为模板进行PCR扩增，然后进行建库及3’端测序。

图3 10XGenomics技术流程[2]

目前，10XGenomics平台广泛地应用于细胞分群相关的研究中，科研工作者利用10XGenomics单细胞转录组测序寻找到EGFR抑制剂吉非替尼作用的细胞亚群，探索了不同三阴乳腺癌个体对于吉非替尼治疗敏感性差异的可能原因[3]。

国内的科研团队也运用10XGenomics平台探究了肺泡上皮细胞异质性，发现两个AT1细胞亚型（Hopx⁺Igfbp2⁺和Hopx⁺Igfbp2־型）在肺泡再生过程中具有不同的细胞命运[4]。

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2 传统单细胞转录组测序

传统单细胞转录组测序需要研究者通过口吸管、流式细胞仪、激光显微切割等方法完成单细胞分选，全程细胞状态可控，且为全长测序。单细胞转录组测序采用Smart-seq2扩增方法扩增转录本全长，除可以分析差异表达基因外，还可以研究可变剪切。Smart-seq2基于Smarter技术升级优化，能产生平均更长和更多的cDNA，增加覆盖度，可以发现更多基因并降低技术偏差[5]。

基于Smart-seq2能扩增出全长转录本这一特性，在单细胞转录组深入研究层面多采用这一扩增方法。2017年的一篇Cell文章利用Smart-seq2原理对来源于6个肝细胞癌病人的5063个T细胞进行单细胞转录组扩增，通过后续的建库测序分析，对各个细胞基因表达情况及其T细胞受体 (TCR) 序列进行系统、整合探究，发现在肝细胞瘤微环境中，存在11个T细胞亚型，每个亚型在不同部位的分布不同，其分子特征也不同[6]。

图4 传统单细胞转录组技术流程[5]

3 单细胞全转录组测序

单细胞全转录组测序基于最新的SUPeR-seq技术对单细胞转录本实现反转录和扩增。SUPeR-seq技术对于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。构建一个文库，完成三种分析，最大程度地挖掘数据的价值，也从侧面解决了样本难获得的问题。

 图5 单细胞全转录组技术流程[7]

基于安诺基因单细胞转录组整体测序方案，研究者既能进行大规模高通量自动化单细胞转录组测序，完成细胞图谱的绘制，也能深入研究得到全长转录本，挖掘可变剪切信息。除了能够分析差异表达基因外，还能获得lncRNA、circRNA相关转录调控信息，获得最全面的转录调控网络。您需要的单细胞转录组测序技术，安诺都有。

时下最热的单细胞转录组测序，来了解一下

安诺单细胞转录组高分文章

安诺物种经验

作为国内单细胞测序技术整体解决方案的领导者，目前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），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。

参考文献
[1]Han X., Wang R., ZhouY., et al. Mapping the mouse cell atlas by Microwell-seq[J]. Cell. 2018.
[2]Grace X.Y., Jessica M., Phillip B., et al. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells[J]. Nature communications. 2017.
[3]Paul S., Alexis B., TimotheR., et al. A targetable EGFR-dependent tumor-initiating program in breast cancer[J]. Cell reports. 2017.
[4]Wang Y.J., Tang Z., Huang H.W., et al. Pulmonary alveolar typeI cell population consists of two distinct subtypes that differ in cell fate[J]. PNAS. 2017.
[5]Picelli, S., Bjorklund,A.K., Faridani, O.R., et al. Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling insingle cells[J]. Nature methods. 2013.
[6]Zheng, C., Zheng, L.,Yoo, J.K., et al. Landscape of Infiltrating T cells in liver cancer revealed by single-cell sequencing[J].Cell. 2017.
[7]Fan, X., Zhang, X., Wu, X., et al. Single-cell RNA-seq transcriptome analysis of linear and circular RNAs in mouse preimplantation embryos[J]. Genome biology. 2015.