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单细胞测序技术在线播放_单细胞测序流程简述(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

单细胞测序技术

综述第一章“Single-cell transcriptome sequencing”，详细介绍了单细胞转录组技术的发展历程、当前可用的scRNA-seq技术及数据分析方法，并概述了单细胞转录组测序技术在胚胎发育、组织和器官发展研究、肿瘤生物学、免疫系统研究以及传染病研究等领域的应用。综述第二章“Single-cell whole-genome sequencing”，总结了经典的单细胞全基因组扩增技术（scWGA）及高通量单细胞全基因组测序技术（scWGS），scWGS技术通过放大单个细胞中的微量DNA，为研究细胞间的遗传异质性提供了新的视角。综述第三章“Single-cell epigenome sequencing”，聚焦单细胞表观基因组测序技术，这些技术能够揭示细胞异质性的转录机制，包括DNA甲基化、染色质状态、核小体定位、组蛋白修饰和转录因子结合等表观遗传特征。综述第四章“Single-cell proteomics technology based on mass spectrometry”介绍了基于质谱的单细胞蛋白质组学技术。综述第五章“Single-cell metabolomics technology”详述了基于质谱的单细胞代谢组学技术（SCM），并重点讨论了基于质谱的SCM采样技术与数据分析。综述第六章“Single-cell multimodal sequencing technology”首先回顾了单细胞联合分析技术的工作流程及最新进展，接着重点详述了以转录组为中心的多模态技术，如转录组联合基因组、转录组联合表观组以及转录组联合蛋白质组，此外还介绍了捕获两个组学以上的多模态技术。综述第七章“Single-cell spatial transcriptomics technology”聚焦单细胞空间转录组学技术的最新进展。这些技术通过保留空间信息的同时检测基因表达，克服了传统单细胞测序技术丢失关键空间信息的局限。综述第八章“Single-cell CRISPR screening technology”分别介绍了基于转录组、表观基因组和多模态的单细胞CRISPR筛选技术（scCRISPR-seq），该技术结合了CRISPR干扰和单细胞测序，用于在大规模单细胞分辨率下进行基因组编辑和功能筛选。最后，研究团队对单细胞组学技术的未来发展进行了展望。

10x发布GEM-X Flex解决方案助力百万单细胞测序网页链接近年来，单细胞测序技术的发展不仅推动了生命科学领域的研究，也为临床诊断和治疗提供了新的工具和思路。10x Genomics凭借其技术的不断进步和应用的飞速扩展、广泛的市场接受度等成为单细胞测序领域的主导者。多年来，10x Genomics持续创新，突破升级，探索降低单细胞技术成本的多种方式，通过降低每个细胞和每个样品的成本，使单细胞测序的门槛一降再降。其单细胞产品以高通量、高分辨率和多组学分析能力而闻名，广泛应用于包括免疫学、肿瘤学、神经科学、干细胞研究和发育生物学等多个领域。截至目前，全球科研人员使用10x Genomics Chromium单细胞系列产品发表的文章高达7300篇。今年初，10x Genomics隆重推出了新一代单细胞GEM-X技术（单细胞分析技术已经是Next Level了）和Chromium仪器家族新成员Xo（10x Genomics Chromium新品 Xo，单细胞入门首选）。近日，不断优化革新的10x又发布了一款Next GEM Flex的升级产品：GEM-X Flex基因表达解决方案。

孟德尔+单细胞，科研新宠！ 𐟔 孟德尔随机化，这个经典的实验设计方法，虽然单独使用时评分在3-9分之间，但当它与单细胞数据相结合时，就能冲击高分区。 𐟓ˆ 转录组与孟德尔随机化的结合，可以通过验证关键基因和通路，为基础实验研究提供长远支持。 𐟔젥ퟥ𞷥𐔩š机化：这是一种通过消除实验样本中的系统性偏差来确保实验分组随机性的方法，从而更客观地反映实验因素对结果的影响。 𐟔젥ퟥ𞷥𐔩š机化+单细胞测序：在孟德尔随机化的基础上，加入单细胞数据分析，通过单细胞测序技术，可以获得每个细胞的基因表达谱，深入了解不同细胞类型、亚型和状态之间的差异。 𐟔젥ퟥ𞷥𐔩š机化+转录组：在前两种方法的基础上，加入转录组分析，通过高通量测序技术获取全谱基因表达数据，寻找样本中不同因素对基因表达的影响。 𐟔젨🙧獧𛄥ˆ方法为后续实验提供了更准确的样本选择支持，并通过孟德尔随机化的验证，更好地解释实验数据的可靠性。如果你正在探索公共数据库中的研究方向，不妨考虑这种综合方法，它可能会为你的研究带来新的突破。

表观组学与转录组学的奇妙世界表观组学和转录组学是生物学领域的两大研究热点，它们分别关注基因表达和调控的可遗传变化以及RNA转录本的变化。𐟔 表观组学专注于在不改变DNA序列的情况下，通过表观遗传修饰（如甲基化、乙酰化等）来调控基因的表达和性状的变化。这种调控可以在不同的时间和环境条件下发生，从而影响生物体的生命活动。𐟌𑊊转录组学则主要研究RNA转录本的变化、转录调控以及与表观遗传学的联系。它主要关注基因表达的起始阶段，即RNA的合成和修饰过程。而表观组学则更侧重于基因表达的终末阶段，即RNA的翻译和修饰过程。𐟓œ 近年来，随着单细胞测序技术的发展，表观组学和转录组学逐渐结合起来，共同研究基因表达和调控的可遗传变化。这种联合研究不仅有助于我们更深入地理解生命的本质，还为疾病诊断和治疗提供了新的思路和方法。𐟒Š

𐟧찟” 选择高通量测序技术的指南 𐟤” 你是否正在寻找最适合你研究的高通量测序技术？这里有一份指南帮助你做出选择！ 𐟔𙠧Ÿ�列测序技术（Short-read Sequencing）是微生物组研究中的明星。它使用Illumina的MiSeq和HiSeq等平台，能迅速产出大量DNA序列，非常适合分析不同微生物的种类和数量。 𐟔𘠩•🥺列测序技术（Long-read Sequencing）则以其长读长和准确性受到青睐。PacBio和Oxford Nanopore的仪器是其中的佼佼者，特别适合研究微生物基因组的重组和外源基因插入。 𐟔𙠥楤–，单细胞测序技术（Single-cell Sequencing）让你能洞察单个细胞的遗传变异和微生物群落的功能分布。10x Genomics的Chromium和MissionBio的Tapestri等仪器是这一领域的佼佼者。 𐟎‰ 现在，选择高通量测序技术不再是一件头疼的事！根据你的研究需求，挑选最适合的技术吧！

生物科学与生物信息学哪个好生物信息学，听起来是不是有点高大上？别担心，今天我会带你快速入门这个领域！𐟌Ÿ 随着人类基因组计划的启动，生物信息学应运而生，肩负着解读海量生物数据的重任。二代测序、单细胞测序技术的飞速发展，更是让数据量呈指数级增长。在这个时代，对生物信息学的依赖日益增加，而传统的湿实验实验室也在逐渐减少。数据公开化的趋势，让生物信息学成为快速出成果、发表论文的利器。对于资源有限的科研工作者来说，这无疑是最佳选择。但是，面对基础薄弱和海量的学习资料，很多小伙伴会感到迷茫。别怕，今天我将结合自己的经验，从基础知识、编程语言到快速入门的诀窍，一一分享给大家，希望能为你的科研之路提供一些启发和帮助！

国自然研究方案关键技术全解析 𐟍š 米饭再美味，没有米也是白搭。同样，科研工作再精彩，没有合适的实验技术也是枉然。 𐟔 在撰写研究方案时，深入理解并掌握关键实验技术至关重要。这不仅能帮助你更好地把控研究方案，还能提升你的设计能力，让你在科研的舞台上游刃有余。 𐟌쯸 例如，你知道WB（Western Blot）实验的真正目的吗？它不仅仅是检测蛋白表达水平，还能定量计算蛋白丰度。那么，为什么还需要ELISA技术呢？因为它们各有千秋，相互补充。 𐟔砦Š€术之间是相互依赖的，没有一种技术可以完全替代另一种。因此，理解这些技术的原理、特点和实验目的，以及可能的实验结论，是创新和优化研究方案的关键。 𐟓 以下是国自然研究方案中常见的一些关键实验技术总结：检测RNA分子的空间分布和表达丰度：活细胞动态RNA成像技术、单分子RNA FISH原位杂交、多分子RNA Scope原位杂交技术、细胞核-细胞质分离结合qPCR、单细胞测序技术、空间转录组技术、Northern blot、dot blot等。检测蛋白分子的空间分布和表达丰度：免疫荧光、免疫组化、细胞核-细胞质分离结合WB、GFP标签融合蛋白示踪技术、空间蛋白质组学等。检测DNA拷贝数和突变：FISH原位杂交、qPCR、基因组测序等。检测蛋白分子总的表达量（不含空间信息）：ELISA技术（定量）、Western Blot技术（半定量，不准确）。检测蛋白分子的分子量大小（不含空间信息）：分子筛层析法、Western Blot技术、双向2D电泳、质谱分析等。检测蛋白分子的高级结构信息：蛋白结晶后冷冻电镜解析高级结构、分子对接分析等。分子表达干预技术：分子克隆操纵表达技术、病毒载体过表达或者敲减表达（shRNA、siRNA）、点突变技术、CRISPR敲除或者敲入技术、CRISPRi沉默技术、功能区分段（truncate）敲除技术、靶蛋白小分子抑制剂或者单抗抑制剂等。体内水平探索分子功能：类器官、PDX模型、裸鼠皮下成瘤、各种疾病动物模型、活体成像技术等。细胞功能探索：细胞增殖、细胞周期检测、细胞衰老、细胞干性、细胞分化、细胞凋亡、细胞焦亡、炎症风暴、迁移、侵袭能力，表面受体表达等。 𐟚€ 在选择关键技术时，务必量力而行，确保符合你所在实验室的硬件设施和技术水平。避免为了追求新颖而脱离实际，评审专家会对此提出质疑。 𐟌Ÿ 掌握这些关键技术，你的研究方案将更加全面和深入，为科研工作的成功打下坚实基础。

【金猿技术展】测序数据分析——单细胞测序数据分析细胞轨迹【金猿技术展】测序数据分析——单细胞测序数据... 该技术由荣联科技集团投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2024大数据产业年度创新技术突破榜单及奖项”评选。

实验原理速查！3000篇 𐟔 探索实验室的奥秘，这里有数千篇实验技术知识等你来发掘！从单细胞测序到质粒构建，再到体外重组和原位杂交，我们涵盖了各种常用的实验技术。 𐟓š 每一篇文章都深入浅出地解释了实验的基本原理，详细列出了所需的实验耗材，并阐述了这些技术在实际研究中的应用领域。 𐟑袀𐟎“ 对于刚踏入实验室的新手来说，这里是一个宝贵的学习资源。遇到任何疑问，都可以在这里找到答案，让你的实验之旅更加顺畅。 𐟔젦— 论是质粒构建的细节，还是体外重组的实验步骤，这里都有详尽的说明。让你的实验操作更加规范，结果更加可靠。 𐟌 无论你是生物学家、化学家还是医学研究者，这里都有适合你的实验原理知识。快来探索吧！

𐟔Ÿ大生信数据库，你不可不知！ 𐟓š 一、NCBI的GEO数据库：数据丰富，涵盖疾病、肿瘤等各类信息，单细胞测序技术也在这里得以广泛应用，是生信分析的宝藏之地！ 𐟔 二、文献检索神器Pubmed：轻松检索新旧文献，掌握研究进展，为生信分析提供思路与参考。 𐟒‰ 三、临床表型数据库NHANSE与SEER：孟德尔随机研究的热门，揭示暴露与结局的因果关系，为流行病学研究提供有力支持。 𐟧젥››、Biobank数据库：大规模队列的GWAS数据等你来挖掘，为科研提供更多可能。 𐟓Š 五、TCGA数据库：信息全面，临床指标丰富，是了解样本情况、实验与对照信息的绝佳选择。 𐟔젥…�GEPIA与GEPIA2：支持TCGA和GTEx联合分析，提升差异表达的准确性，助力基因表达与预后分析。 𐟧頤𘃣€Cbioportal：对TCGA突变数据进行整体评估与单个基因突变预后分析，提供自定义基因队列及下载功能。 𐟒Š 八、UALCAN数据库：深入研究TCGA数据的RNA-seq，包括miRNA，并预测药物靶点，是GEPIA的有益补充。 𐟓𗠤𙝣€TCIA影像组与病理组：在多模态研究中发挥重要作用，与临床、组学数据关联紧密，是科研的新兴热点。 𐟒‰ 十、The Human Protein Atlas：提供免疫组化图，省去繁琐实验，审稿人最爱！快来探索这些生信数据库吧！

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