Directives de Soumission d'Échantillons
Profil gelé et tissu difficile à résolution nucléaire
Le séquençage d'ARN à noyau unique, souvent appelé snRNA-seq, mesure l'expression génique à partir de noyaux isolés plutôt que de cellules entières intactes. Cela le rend utile lorsque l'obtention d'une suspension de cellules unique de haute qualité est difficile, mais que des informations transcriptomiques au niveau des types cellulaires sont toujours nécessaires.
Pour de nombreux projets tissulaires, le séquençage n'est pas le premier défi. Le véritable défi consiste à obtenir une entrée utilisable tout en préservant le signal biologique. Le cerveau, le cœur, le muscle squelettique, le tissu riche en adipocytes, le tissu fibreux, le tissu tumoral, les grandes cellules et les populations cellulaires fragiles peuvent être difficiles à dissocier en suspensions cellulaires entières propres. Dans ces situations, le profilage basé sur les noyaux peut offrir une voie pratique pour obtenir des informations au niveau des cellules uniques à partir de tissus qui peuvent ne pas bien fonctionner dans un flux de travail standard de cellules entières.
Nous utilisons le snRNA-seq pour aider les chercheurs à étudier l'hétérogénéité cellulaire, les changements d'état cellulaire, les populations rares ou sous-représentées, et les différences entre groupes d'échantillons dans des tissus complexes. Ce service est particulièrement pertinent lorsque votre projet implique des tissus congelés, des échantillons limités ou des tissus où la dissociation peut introduire une réponse au stress, une perte cellulaire ou un biais de type cellulaire.
Quand le séquençage d'ARN à noyau unique est la meilleure option
Le séquençage d'ARN à un seul noyau est souvent une solution adaptée lorsque votre échantillon ne peut pas produire de manière fiable une suspension de cellules uniques propre et viable.
- Le tissu est congelé ou archivé.
- La dissociation des cellules entières entraîne une perte excessive de cellules.
- Le tissu cible contient de grandes cellules fragiles ou irrégulières.
- La dissociation peut modifier l'expression des gènes avant la capture.
- L'étude nécessite des données au niveau des types cellulaires provenant de tissus difficiles.
- Vous souhaitez comparer des populations cellulaires entre des groupes ou des conditions.
La séquençage d'ARNsn n'est pas automatiquement le meilleur choix pour chaque projet. Si des cellules fraîches et viables sont disponibles et que la capture du transcriptome de cellules entières est importante, le séquençage d'ARN à cellule unique peut être une meilleure option. Notre équipe vous aide à choisir le flux de travail qui convient à la fois à l'échantillon et à la question de recherche.
Questions de recherche auxquelles ce service aide à répondre
Les chercheurs utilisent le séquençage d'ARN à noyau unique pour répondre à des questions telles que :
- Quels types de cellules sont présents dans ce tissu ?
- Quels états cellulaires diffèrent entre les groupes expérimentaux ?
- Quels gènes marqueurs définissent chaque cluster de noyaux ?
- Des populations cellulaires spécifiques sont-elles élargies ou réduites ?
- Quelles voies sont enrichies dans les types cellulaires sélectionnés ?
- Comment les modèles de maladies, les traitements ou les stades de développement modifient-ils la composition tissulaire ?
- Quelles populations cellulaires devraient être prioritaires pour des tests de suivi ?
Pour les projets qui pourraient nécessiter des services de cellules uniques associés, vous pouvez également consulter notre Séquençage unicellulaire plateforme.
Zones d'étude appropriées
Le séquençage d'ARN à noyau unique peut soutenir un large éventail de programmes de recherche axés sur les tissus, y compris :
| Domaine de recherche | Comment le snRNA-seq aide |
|---|---|
| Neurosciences | Profilage des noyaux provenant de régions cérébrales où la récupération des cellules intactes peut être difficile. |
| Oncologie | Aide à résoudre les états cellulaires tumoraux, stromaux et liés à l'immunité dans des tissus complexes. |
| Immunologie | Soutient les études de microenvironnement immunitaire au niveau tissulaire lorsque la dissociation des tissus est limitée. |
| Biologie du développement | Cartographie des transitions d'état cellulaire à travers les stades tissulaires ou les conditions expérimentales. |
| Recherche sur les organoïdes | Compare la composition cellulaire et les états de différenciation entre les modèles. |
| Études de réponse aux médicaments | Identifie les changements transcriptomiques spécifiques aux types cellulaires après perturbation. |
Des tissus ou des noyaux à des bibliothèques prêtes pour le séquençage
Notre flux de travail snRNA-seq suit l'échantillon depuis l'entrée du projet jusqu'à la livraison finale des données. Nous combinons la gestion technique des échantillons avec une révision au niveau du service, de sorte que la qualité soit vérifiée avant que les données ne soient utilisées pour l'interprétation biologique.
Un projet typique passe par cinq étapes : examen de la faisabilité de l'échantillon, préparation des noyaux ou évaluation de l'entrée des noyaux, construction de la bibliothèque, séquençage et analyse bioinformatique.
Examen de la faisabilité et de la réception des projets
Nous commençons par examiner votre type d'échantillon, la méthode de conservation, la source tissulaire, les groupes expérimentaux et les objectifs d'analyse ultérieure.
- L'échantillon est-il frais, congelé, fixé ou déjà traité ?
- Le tissu est-il fragile, graisseux, fibrotique ou difficile à dissocier ?
- Les noyaux sont-ils susceptibles d'être récupérables avec une qualité utile ?
- Le plan d'étude est-il équilibré entre les groupes ?
- Les réplicats biologiques sont-ils clairement étiquetés ?
- Le projet nécessite-t-il uniquement un clustering de base, ou une interprétation plus approfondie ?
Cette revue nous aide à décider si le snRNA-seq est un choix raisonnable et quelles notes de préparation d'échantillons doivent être prises en compte avant la soumission.
Isolement des noyaux ou évaluation d'entrée
Selon l'étendue du projet, le flux de travail peut commencer à partir de tissus congelés, de tissus frais difficiles ou d'une suspension de noyaux isolés.
Pour les projets basés sur les tissus, la préparation des noyaux comprend généralement la disruption des tissus, la libération des noyaux, le lavage, la réduction des débris, la filtration, le comptage et la révision de la qualité. Pour les suspensions de noyaux préparées par le client, nous examinons la qualité d'entrée avant de passer à la préparation de la bibliothèque.
- Concentration des noyaux
- Intégrité nucléaire
- Taux de noyaux singulets
- Niveau de débris
- Agglomérations ou agrégats
- ARN de fond ou acides nucléiques libres
- Inhibiteurs pouvant affecter la transcription inverse
Une suspension de noyaux propre est importante car une mauvaise qualité d'entrée peut entraîner une sensibilité réduite, une séparation de clusters faible ou une annotation difficile.
Contrôle de qualité de la construction de bibliothèques et du séquençage
Après l'évaluation des entrées, les noyaux sont traités pour la construction de bibliothèques de transcriptomes à noyau unique. Des bibliothèques avec codes-barres sont générées afin que les lectures de transcrits puissent être attribuées à des noyaux individuels.
- Rendement de la bibliothèque et profil de fragment
- Qualité de lecture
- Performance des codes-barres et des codes-barres moléculaires
- Cartographie du comportement
- Récupération des noyaux
- Modèles de détection génétique
- Qualité globale des données de séquençage
Ces vérifications aident à déterminer si l'ensemble de données est prêt pour le regroupement et l'interprétation en aval.
Contrôle de la qualité des données avant l'interprétation biologique
Avant d'interpréter la biologie, nous examinons la qualité technique.
Le contrôle qualité des données typique comprend le filtrage des noyaux de faible qualité, l'examen des distributions des gènes et des codes-barres moléculaires, l'évaluation du signal mitochondrial ou ribosomal lorsque cela est pertinent, la vérification des doubles et l'évaluation de la question de savoir si les clusters sont influencés par des différences biologiques ou du bruit technique.
Ce n'est qu'après cette étape de contrôle qualité que nous passons à l'annotation, à la révision des gènes marqueurs, à la comparaison de groupes et à une analyse avancée optionnelle.
Exigences d'échantillon pour les projets de séquençage snRNA-seq
La qualité de l'échantillon affecte fortement les résultats du séquençage d'ARN à noyau unique. Le tableau ci-dessous fournit des valeurs de référence pratiques basées sur les recommandations d'échantillons de CD Genomics pour des projets liés aux cellules uniques et les considérations courantes sur le flux de travail des noyaux. Les exigences finales peuvent varier en fonction du type de tissu, de la méthode de conservation, de la méthode de préparation des noyaux et de la conception du projet.
| Type d'échantillon | Entrée recommandée | Montant minimum / Montant de référence | Expédition ou Stockage | Points de contrôle clés de QC | Notes |
|---|---|---|---|---|---|
| Tissu frais pour le flux de travail des noyaux | Tissu soumis pour révision de la préparation des noyaux | Référence de tissu frais : ≥0,2 g | Entièrement immergé dans une solution de préservation des tissus pré-refroidie à 2–8°C | Intégrité des tissus, humidité, résidu sanguin, élimination des tissus non ciblés | Idéal pour les échantillons qui doivent être traités rapidement après la collecte. |
| Ponction ou biopsie de tissu | Bandes de tissu multiples lorsque disponibles | Référence : pas moins de 2 bandes ; diamètre ≥1,5 mm, longueur 1,5 cm | Garder humide et au frais comme conseillé. | Taille des tissus, cohérence des échantillons, dommages visibles | De petits échantillons doivent être examinés avant soumission. |
| Suspension de noyaux préparée par le client | Suspension de noyaux prête pour le flux de travail de la bibliothèque | Dépendant du projet ; à revoir avant soumission | Condition de chaîne du froid comme conseillé | Concentration des noyaux, singlets, agrégation, débris, intégrité | Recommandé lorsque l'isolement des noyaux est effectué par votre laboratoire ou un collaborateur. |
| Suspension cellulaire fraîche pour des projets de comparaison | Suspension cellulaire de haute qualité | >1×105 cellules ; concentration de référence de 700 à 1200 cellules/µL | Manipulation à court terme de 2 à 8 °C | Viabilité, débris, agrégation, taille des cellules | Utile lors de la comparaison des flux de travail basés sur des cellules entières et sur des noyaux. |
| Revue du flux de travail des noyaux à partir de cellules cryopréservées | Aliquot de cellule congelée | 1×106–107 cellules dans 1 mL de solution congelante | Congélation programmée à -80°C, puis azote liquide pour un stockage à long terme. | Qualité de récupération, risque de rupture, débris | La faisabilité dépend du type de cellule et de l'historique de congélation. |
| Tissu fragile, riche en graisses, à grandes cellules ou hétérogène | Tissu pour une stratégie basée sur les noyaux | Dépendant du projet | Révision avant soumission | Risque de rupture, teneur en lipides, libération nucléaire, débris | Le flux de travail Nuclei peut être préféré pour les cellules parenchymateuses du foie, les adipocytes matures, les muscles, le cœur, le cerveau ou le tissu nerveux. |
Pour des conseils de soumission plus larges, veuillez consulter notre Directives de soumission d'échantillonsPour les détails concernant la manipulation des échantillons liés aux cellules uniques, voir notre Directives de préparation d'échantillons pour le séquençage de cellules uniques.
Bioinformatique conçue pour l'interprétation des noyaux uniques
Un projet de séquençage d'ARN à noyau unique ne doit pas se limiter à une matrice de comptage. Vous devez comprendre ce que signifient les clusters, à quel point ils peuvent être annotés avec confiance, et quels résultats votre équipe peut examiner, réutiliser et sur lesquels elle peut s'appuyer.
CD Genomics relie le contrôle de qualité, le regroupement, la détection de gènes marqueurs, l'annotation des types cellulaires et la comparaison biologique dans un seul flux de travail d'analyse. Lorsque votre étude nécessite plus qu'un traitement standard, nous pouvons ajouter une analyse plus approfondie autour de votre type de tissu, de vos groupes d'échantillons et de votre question de recherche.
Livrables d'analyse minimum
| Livrable | Ce que vous recevez | Pourquoi c'est important |
|---|---|---|
| Données de séquençage brutes | Fichiers FASTQ | Permet le retraitement et l'archivage futurs. |
| Matrice d'expression traitée | Matrice de caractéristiques-code-barres ou sortie équivalente | Forme la base pour l'analyse en noyau unique en aval. |
| Résumé du QC | Séquençage et indicateurs de qualité au niveau des noyaux | Aide à évaluer si l'ensemble de données est adapté à l'interprétation. |
| Résumé de filtrage | Notes sur les noyaux conservés et retirés | Améliore la transparence autour des décisions de qualité. |
| Graphiques de réduction de dimensionnalité | Visualisations UMAP ou t-SNE | Montre la structure des clusters à travers les noyaux. |
| Résultats de regroupement | Affectations de cluster et métadonnées | Soutient la découverte de populations cellulaires. |
| Tableaux de gènes marqueurs | Gènes marqueurs au niveau des clusters | Aide à définir et valider les identités cellulaires. |
| Table d'annotation des types cellulaires | Clusters annotés avec des marqueurs de soutien | Connecte des clusters informatiques à une signification biologique. |
| Aperçu de la composition cellulaire | Résumé des proportions par échantillon ou groupe | Prend en charge la comparaison entre les conditions. |
| Rapport d'analyse | Méthodes, chiffres, tableaux et notes d'interprétation | Fournit à votre équipe un résumé de projet lisible. |
Modules d'analyse avancée optionnels
- Expression différentielle par cluster ou groupe
- Enrichissement de voies, GO ou KEGG
- Évaluation et correction des effets de lot
- Analyse de sous-clusters pour des populations cellulaires sélectionnées
- Analyse de pseudotemps ou d' trajectoire
- Inférence de communication cellulaire
- Intégration avec des ensembles de données publics
- Analyse comparative entre traitement, génotype, région tissulaire ou stade de développement.
- Planification du suivi spatial ou multi-omique
Pour des services transcriptomiques connexes, vous pouvez également consulter notre Séquençage d'ARN à cellule unique page.
Fichiers réutilisables et transparence des paramètres
Nous ne considérons pas la bioinformatique à noyau unique comme une boîte noire. Lorsque cela est applicable, nous pouvons fournir des objets d'analyse réutilisables, des tableaux traités, des fichiers de figures et des notes de paramètres afin que votre équipe interne de bioinformatique puisse examiner le flux de travail.
- Tables de métadonnées
- Tables d'annotation de clusters
- Tableaux de gènes marqueurs
- Tableaux d'expression différentielle
- Exportations de figurines
- Rapports d'analyse
- Objets compatibles avec Seurat ou Scanpy lorsque cela est applicable.
- Notes sur le pipeline et résumés des paramètres
Choisir le snRNA-seq par rapport aux options transcriptomiques connexes
La meilleure méthode transcriptomique dépend de votre échantillon, de votre question biologique et de la résolution dont vous avez besoin. Nous vous aidons à choisir une approche pratique avant que vous ne vous engagiez avec des échantillons.
| Méthode | Échantillon de meilleure adéquation | Résolution | Force | Limitation | Quand choisir |
|---|---|---|---|---|---|
| snARN-seq | Tissu congelé, tissu archivé, cellules fragiles, tissus à grandes cellules, échantillons difficiles à dissocier | Transcriptome au niveau du noyau | Fonctionne bien lorsque des cellules entières intactes sont difficiles à récupérer. | Les profils de transcription nucléaire peuvent différer des profils de cellules entières. | Choisissez ceci lorsque l'état des tissus ou le biais de dissociation est la principale préoccupation. |
| Séquençage d'ARN à cellule unique | Cellules fraîches et viables ou suspensions cellulaires de haute qualité | Transcriptome unicellulaire à cellule entière | Capture des signaux d'ARN à l'échelle de la cellule entière. | Nécessite des cellules viables, propres et dissociées. | Choisissez ceci lorsque la récupération de cellules fraîches est forte et que des informations sur les cellules entières sont nécessaires. |
| RNA-seq en vrac | Tissu, cellules ou extrait d'ARN | Expression de la moyenne d'échantillon | Efficace pour la comparaison d'expressions globales | Masque l'hétérogénéité des types cellulaires | Choisissez ceci lorsque la résolution au niveau des cellules n'est pas requise. |
| Transcriptomique spatiale | Sections de tissu | Signal transcriptomique spatialement résolu | Préserve l'architecture des tissus | La résolution et la profondeur de transcription varient selon la plateforme. | Choisissez ceci lorsque l'emplacement cellulaire et la structure tissulaire sont au cœur de l'étude. |
| Multi-omique à cellule unique | Cellules ou noyaux de haute qualité selon le test. | Signal à cellule unique multi-couches | Liaison entre le transcriptome et la chromatine, le répertoire immunitaire ou d'autres modalités. | Nécessite une conception expérimentale soigneuse et une complexité accrue. | Choisissez ceci lorsque une couche moléculaire n'est pas suffisante pour répondre à la question. |
Règles de sélection pratiques
Choisir snARN-seq lorsque votre échantillon est congelé, difficile à dissocier, fragile ou susceptible de perdre des populations cellulaires importantes lors de la préparation de cellules entières.
Choisir séquençage d'ARN à cellule unique lorsque vous pouvez préparer de manière fiable des suspensions de cellules uniques à haute viabilité et que vous souhaitez des informations sur le transcriptome de cellules entières.
Choisir RNA-seq en vrac lorsque votre question principale concerne le changement d'expression génique au niveau de l'échantillon, et non l'interprétation spécifique au type cellulaire.
Choisir transcriptomique spatiale lorsque la position des cellules ou des transcrits à l'intérieur de l'architecture tissulaire est essentielle.
Choisissez un extension multi-omique lorsque l'expression génique à elle seule ne peut pas expliquer les mécanismes de régulation. Par exemple, vous pouvez associer le profilage transcriptomique à l'accessibilité de la chromatine grâce à notre Service scATAC-seq, ou explorer des questions sur le répertoire immunitaire à travers notre Service de séquençage scTCR/BCR.
Pourquoi travailler avec CD Genomics pour le snRNA-seq
Un projet de snRNA-seq réussi nécessite plus que des capacités de séquençage. Il nécessite un jugement sur les échantillons, un contrôle qualité rigoureux, une exécution cohérente du projet et des résultats d'analyse que votre équipe peut comprendre et réutiliser.
- Conception de projet axée sur l'échantillon : Nous commençons par votre échantillon et votre objectif de recherche. Avant la construction de la bibliothèque, notre équipe examine le type d'échantillon, la méthode de conservation, les groupes d'étude, la variation biologique attendue et les besoins en analyse en aval.
- Exécution de séquençage consciente de la QC : Nous appliquons une réflexion sur le contrôle qualité à travers la révision des échantillons, l'évaluation de la qualité des noyaux, le contrôle qualité des bibliothèques, le contrôle qualité des données de séquençage, le filtrage des noyaux, la révision au niveau des clusters et la préparation des rapports d'analyse.
- Bioinformatique sur mesure pour les questions de recherche : Nous pouvons adapter le plan d'analyse à votre conception d'étude, y compris la comparaison de groupes, l'examen des clusters sélectionnés, l'analyse des voies, l'analyse des trajectoires ou l'intégration avec des données publiques.
- Livrables clairs pour révision et réutilisation : Vous recevez des résultats que votre équipe peut inspecter et réutiliser, y compris des données brutes, des matrices traitées, des résumés de contrôle qualité, des tableaux annotés, des fichiers de figures et des rapports d'analyse.
Références
- snCED-seq : dissociation enzymatique cryogénique haute fidélité des noyaux pour le séquençage d'ARN à noyau unique des tissus FFPE
- Évaluation systématique des biais de dissociation tissulaire et de stockage dans les flux de travail de séquençage d'ARN à cellule unique et de noyau unique.
- Isolation des noyaux à partir de tissu hépatique humain congelé instantanément pour le séquençage d'ARN à noyau unique
Résultats de la démo : Ce à quoi vous pouvez vous attendre
Les résultats de la démo vous aident à comprendre les types de résultats qu'un projet de séquençage d'ARNsn peut produire. Les exemples ci-dessous décrivent des catégories de résultats courantes sans impliquer des résultats fixes pour chaque jeu de données.
Regroupement de cellules et annotation des types cellulaires
Un graphique UMAP ou t-SNE est souvent utilisé pour visualiser les noyaux après normalisation, réduction de dimensionnalité et regroupement. Chaque point représente un noyau, et les clusters sont annotés à l'aide de gènes marqueurs connus, du contexte du jeu de données et de la biologie spécifique à la recherche.
Visuel typique : Graphique UMAP coloré par cluster et annoté par type cellulaire.
Comment nous l'utilisons : Identifier les principales populations cellulaires et orienter l'examen des marqueurs en aval.
Vues des gènes marqueurs et de la composition cellulaire
Les graphiques de points de gènes marqueurs, les cartes thermiques ou les graphiques en violon aident à soutenir l'identité des clusters. Les graphiques de composition cellulaire montrent ensuite comment les populations annotées diffèrent entre les groupes, les tissus, les traitements ou les points temporels.
Visuel typique : Graphique en points des gènes marqueurs plus graphique à barres empilées des proportions de populations cellulaires.
Comment nous l'utilisons : Pour relier le regroupement computationnel avec des catégories biologiques interprétables.
Comparaison des conditions et interprétation au niveau des voies
Pour les études avec des groupes expérimentaux, nous pouvons comparer les motifs d'expression génique au sein de clusters sélectionnés ou de types cellulaires annotés. Une analyse de voie optionnelle peut aider à résumer les thèmes biologiques derrière les résultats d'expression différentielle.
Visuel typique : Carte thermique d'expression différentielle, diagramme en volcan ou graphique à barres d'enrichissement de voie.
Comment nous l'utilisons : Pour prioriser les types de cellules, les gènes et les voies pour des expériences de suivi.
Étude de cas : Faisabilité du séquençage d'ARN simple brin à partir de tissus complexes et de tissus fixés à la paraffine (FFPE)
Désolé, je ne peux pas traduire sans un texte source. Veuillez fournir le texte à traduire. snCED-seq : dissociation enzymatique cryogénique à haute fidélité des noyaux pour le séquençage d'ARN à partir de noyaux uniques de tissus FFPE
Contexte
Les collections de tissus archivées et fixes sont précieuses pour les études de biologie des tissus rétrospectives, mais elles posent un défi technique majeur pour la transcriptomique à noyau unique. Le réticulation de l'ARN, le traitement des tissus et la récupération nucléaire peuvent influencer la capacité d'un échantillon à fournir des noyaux utiles pour le séquençage et l'analyse en aval.
L'étude de Nature Communications de 2025 a introduit le snCED-seq, une stratégie de dissociation enzymatique cryogénique conçue pour améliorer l'extraction des noyaux à partir de tissus FFPE pour le séquençage de l'ARN à noyau unique. L'étude s'est concentrée sur la question de savoir si la transcriptomique basée sur les noyaux pouvait récupérer des informations au niveau des types cellulaires à partir d'échantillons difficiles à traiter.
Méthodes
Les auteurs ont développé un flux de travail de dissociation enzymatique cryogénique et l'ont appliqué à des contextes de tissus murins et humains. Ils ont évalué l'extraction des noyaux, la récupération des transcrits, les signaux de contamination, la détection des gènes, le regroupement, l'annotation basée sur des marqueurs et l'analyse de l'hétérogénéité cellulaire.
L'étude a comparé des contextes de tissus fixes et congelés et a utilisé le séquençage d'ARN à noyau unique pour examiner si les principaux types de cellules cérébrales et l'hétérogénéité des tissus pouvaient être résolus après la préparation des noyaux.
Résultats
Dans Figure 4Les auteurs ont montré que le snCED-seq distinguait les principaux types de cellules cérébrales. La figure comprenait un regroupement basé sur UMAP des profils d'ARN à noyau unique de l'hippocampe de souris, une annotation des types cellulaires basée sur des marqueurs, des résumés de fréquence cellulaire et des vues liées à l'expression différentielle. L'étude a rapporté 11 types cellulaires majeurs, y compris des neurones excitatoires, des neurones inhibiteurs, des astrocytes, des oligodendrocytes, des cellules progénitrices d'oligodendrocytes, des microglies, des cellules de Cajal-Retzius et des cellules du plexus choroïde.
Le même article a également rapporté une analyse de l'hétérogénéité des tissus pulmonaires FFPE humains dans Figure 6, soutenant le point plus large selon lequel les flux de travail transcriptomiques basés sur les noyaux peuvent être utilisés pour explorer les populations cellulaires dans des tissus traités complexes.
Conclusion
Cet article soutient un message pratique pour la planification des services de snRNA-seq : lorsque les flux de travail sur des cellules entières sont limités par des contraintes de préservation ou de dissociation des tissus, la transcriptomique basée sur les noyaux peut toujours fournir une structure au niveau des types cellulaires, des preuves de gènes marqueurs et une analyse d'hétérogénéité interprétable. Pour les projets de service, cela rend l'examen de la faisabilité des échantillons, le contrôle de qualité des noyaux et l'interprétation bioinformatique des parties essentielles du flux de travail.
Publications clients liées à la transcriptomique et au séquençage de l'ARN
Les publications clients suivantes sont liées à l'expérience plus large de CD Genomics en matière de transcriptomique et de séquençage d'ARN. Elles ne sont pas présentées comme des cas clients de snRNA-seq.
L'édition de base in vivo sauve la DPCAD dans un modèle murin humanisé.
Journal : Nature Communications
Année : 2025
Pertinence : RNA-seq et transcriptomique biomédicale
Journal : Leucémie
Année : 2025
Pertinence : Séquençage de l'ARN et recherche sur les maladies humaines
Journal : GCB Bioénergie
Année : 2025
Pertinence : Transcriptomique et contexte multi-omique
Journal : Données Scientifiques
Année : 2025
Pertinence : Capacité de génération et d'analyse des données omiques
FAQs sur le service de séquençage d'ARN à noyau unique
Quels types d'échantillons sont les mieux adaptés au séquençage de l'ARN à noyau unique ?
La séquençage de l'ARNsn est souvent bien adapté aux tissus congelés, aux tissus archivés, aux cellules fragiles, aux tissus riches en grandes cellules et aux échantillons difficiles à dissocier en suspensions cellulaires viables. Le cerveau, le cœur, les muscles, les tissus riches en adipocytes, les tissus fibreux et certains tissus tumoraux en sont des exemples courants.
Quand devrais-je choisir le snRNA-seq plutôt que le séquençage d'ARN à cellule unique ?
Choisissez le snRNA-seq lorsque la préparation d'une suspension cellulaire de haute qualité est difficile ou susceptible d'introduire un biais. Choisissez le séquençage d'ARN à cellule unique lorsque des cellules dissociées, fraîches et viables sont disponibles et que la capture du transcriptome de la cellule entière est importante pour votre étude.
Le tissu congelé peut-il être utilisé pour le snRNA-seq ?
Oui. Les tissus congelés sont l'une des principales raisons pour lesquelles les chercheurs envisagent le profilage basé sur les noyaux. La qualité de l'échantillon, le type de tissu, l'historique de congélation et le potentiel de récupération des noyaux doivent encore être examinés avant la mise en place du projet.
Quelles vérifications de contrôle qualité sont importantes pour les suspensions de noyaux ?
Les contrôles qualité importants incluent la concentration des noyaux, l'intégrité des noyaux, le taux de singlets, le niveau de débris, l'agglutination, le fond d'acides nucléiques libres et les inhibiteurs potentiels. Le contrôle qualité des données en aval peut également examiner les gènes détectés, la distribution des codes-barres moléculaires, la qualité des clusters et le risque de doublets.
Quels fichiers de données et résultats d'analyse vais-je recevoir ?
Les livrables typiques incluent des données de séquençage brutes, des matrices d'expression traitées, des résumés de contrôle de qualité, des résultats de regroupement, des tableaux de gènes marqueurs, des tableaux d'annotation des types cellulaires, des résumés de composition cellulaire, des fichiers de figures et un rapport d'analyse. Des objets d'analyse réutilisables et des notes de paramètres peuvent être fournis le cas échéant.
CD Genomics peut-il aider à l'annotation des types cellulaires ?
Oui. Nous pouvons soutenir la révision des gènes marqueurs, l'annotation des clusters et l'interprétation des populations cellulaires en fonction du type d'échantillon, de l'espèce, des références disponibles et de la conception de votre étude. La profondeur de l'annotation dépend de la complexité des tissus et des connaissances de référence.
Supportez-vous l'analyse en aval personnalisée ?
Oui. L'analyse optionnelle peut inclure l'expression différentielle, l'enrichissement des voies, l'évaluation des effets de lot, l'analyse des sous-clusters, l'analyse du pseudotemps, l'inférence de communication cellulaire, l'intégration de jeux de données publics et la création de rapports personnalisés.
La snRNA-seq peut-elle être combinée avec des méthodes spatiales ou d'autres omiques ?
Oui. Le snRNA-seq peut être combiné avec des méthodes connexes lorsque l'étude nécessite à la fois une transcriptomique au niveau des types cellulaires et un contexte biologique supplémentaire. Par exemple, la transcriptomique spatiale peut aider à replacer les populations cellulaires dans l'architecture tissulaire, tandis que l'analyse de l'accessibilité de la chromatine peut soutenir l'interprétation régulatrice.
