从单细胞测序描述性分析转向复杂样本中不同细胞类型的功能解析，越来越需要一种多组学的细胞生物学视角。通过单细胞多组学——即对不同组学的数据集进行分析和整合——科学家能够从同一个单细胞来源中检测多种细胞特征。这些特征包括全转录组基因表达、细胞表面蛋白表达、免疫组库序列（包括T细胞和B细胞受体）以及用于了解表观基因组调控的开放染色质区域。随着单个实验可提供更多信息丰富的数据，研究人员的获益更多，包括保留珍贵样本、提高生产力、减少因批次效应引起的错误，并节省更多的高科技资源（从资助基金到人员时间）。单细胞测序因其强大的探究疾病--细胞--基因的关系，一度成为高通量测序技术的“天花板”。单细胞多组学技术可在同一细胞中捕获分析两种以上的组学信息,包括转录组、基因组、表观基因组、蛋白组等。宁波single cell RNA单细胞多组学数据分析
单细胞多组学技术优势：1. 构建蛋白质数据库，大幅度提高蛋白质鉴定数量；2. 不同层面表达水平分析，构建表达“全景图”；3. 多组学交叉验证：深层次挖掘其中调控机制；4. 对基因突变信息在蛋白水平上进行验证；5.精细医疗：实现genomics到protegenomics的转变。生物领域各个研究方面，1. 农林领域：抗逆胁迫机制，生长发育机制，育种保护研究等；2. 畜牧业：肉类及乳品质研究，致病机理研究等；3. 基础医学、临床诊断：生物标志物，疾病机理机制，疾病分型等；4. 生物医药：药物作用机理，药效评价，药物开发等；5. 微生物领域：致病机理，耐药机制，病原体-宿主相互作用研究等；6. 海洋水产：渔业资源，海水养殖，渔业环境与水产品安全等；7. 生物能源、环境科学领域：发酵过程优化，生物燃料生产，环境危定风险评估研究等；8.食品营养：食品储藏及加工条件优化，食品组分及品质鉴定，功能性食品开发，食品安全监检测等。重庆BD单细胞多组学多组学测序目前已应用的单细胞多组学联合分析包括转录组和基因组，转录组和ＤＮＡ甲基化、转录组和蛋白组。
二代测序技术在测序方法上取得了重大突破，基于“边合成边测序”（sequencingbysynthesis）和大规模平行测序技术（massiveparallelanalysis,MPS），使测序通量和读取速度得到极大提升，烈冰生物斥巨资购置的Novaseq6000测序仪的测序原理可以简化为四步：样品文库构建、簇生成、测序和数据分析。由于读长限制，样品DNA或由RNA逆转录得到的cDNA需要被打断成300-500bp的片段，并在3和5端接上3种序列：1）Index，用于区分样品来源；2）Adapter，用于结合测序通道上的位点；3）Primerbindingsite，用于结合PCR引物启动扩增反应。
转录组学和蛋白质组学都是获得基因表达情况的重要工具，从生物学角度上看，转录组表示了基因表达的中间状态，可以反映诸如转录调控、转录后调控的机理；而蛋白质是生物体直接的功能执行者，因而对其表达水平的研究有着不可替代的优势。要探究生物体疾病机理、胁迫机制，精确研究重要基因的表达模式和调控机理，只有联合转录组学和蛋白组学表达量数据对生物样本进行系统研究，才能真正观察到mRNA-蛋白质关联性，进而从整体上解释生物学问题。单细胞多组学 测序技术会转向研发多组学测序分析和功能验证同时 进行的方法。
如在现有研究方法基础上，进行特定亚细胞区域的蛋白质组学、相互作用蛋白质组学以及某种特定翻译后修饰类型的蛋白质组学的研究等。这将有助于诸多生化过程以及致病机理的全新认识与发现。随着基于单细胞蛋白质组学质谱研究方法的不断发展，单细胞分析方法的灵敏度、蛋白质的覆盖度、细胞通量、空间分辨率以及多组学的兼容能力会不断突破我们的认知极限。更重要的是，单细胞分析在临床诊断、疾病分型以及细胞发展机制这些重大生命科学领域方面的应用将会越来越大。烈冰科技已建立了基于单细胞测序的高通量测序实验多平台。上海BD Rhapsody单细胞多组学多组学测序
未来，单细胞多组学测序技术的策略会继续向转录组结合其他多个组学的三组学甚至四组学方向发展。宁波single cell RNA单细胞多组学数据分析
烈冰科技作为国内同时拥有10XGenomics和BDRhapsody双分选平台的测序服务商及云计算服务供应商，经过多年实战，拥有丰富的单细胞悬液制备和分选经验，实测BDRhapsody对能够高效捕获粒细胞。针对不同的分选平台、建库方法，实战总结搭建出不同的数据预处理工作流程；烈冰科技NovelBrain®生物大数据平台能有效支撑生命科学研究、医疗健康等领域对大数据分析的需求。完备的高通量测序实验平台，包括NovaSeq6000、10XChromiumX、BDFACSMelody、PANNORAMIC数字切片扫描仪等，配合一支来自海内外名校、多学科交叉型的高素质综合团队，为您的科学研究保驾护航。宁波single cell RNA单细胞多组学数据分析
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