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单细胞研究概述

目前测序技术已经深入到人类疾病健康、物种进化、动植物分子育种等传统的生物学研究领域中，逐渐成为一种不可或缺的研究工具。然而随着生命科学和医学基础研究的深入发展，人们发现越来越多的特殊标本和特定的生物学现象，如法医鉴定的微量标本、肿瘤内部异质性等无法用常规组织测序的方法进行研究。为了更好的处理这些标本和研究这类现象背后的机理，科学家经过不懈的努力，从而产生了单细胞扩增和分析技术。单细胞技术在人类疾病健康研究的应用将更好地揭示它们的发生发展过程和规律, 从而有助于人类疾病的认识、预防、诊断和治疗。
 

研究流程

图1 单细胞DNA技术研究流程图
 

单细胞DNA扩增技术比较 

对于MDA和MALBAC两种技术，我们检测了低深度下的数据质量。如下是我们测试的结果： 

*样品选择：第一例亚洲人基因组供体（炎黄）的类淋巴母细胞细胞系的单细胞；

*数据设置：分别用MDA和MALBAC技术对两个重复做0.1X深度的扩增;

从结果可以看出，低深度数据下，MDA的Mapping率和覆盖度都优于MALBAC方法法。我们的MDA方法的数据有效性也略优于MALBAC（reads会截取35bp的数据浪费）方法。高深度的测序（MDA技术）非常适合SNV检测。
 

文库及测序策略

• 文库构建策略： 根据研究目的构建人重、外显子、目标区域文库
• 测序策略：DNBSEQ平台  PE150

• 推荐数据量：

  针对大批量细胞的测序，可以进行低深度潜覆盖测序；对于细胞之间亲缘关系较大的，可以适量增加测序深度。

  针对小规模细胞测序，研究功能性变化的，可参考常规全基因组重测序/外显子组测序/目标区域测序的测序深度。

  其余个性化研究目的，测序深度视不同的研究目的可适度调整。

信息分析内容(建议30X以上覆盖深度)

1. 去除接头污染序列及低质量数据
2. 比对，产出数据统计
3. SNP检测、注释和统计
4. InDel检测、注释和统计
5. SV检测、注释和统计（仅全基因组测序）

定制化信息分析：可结合客户的需求，协商确定定制化信息分析内容，如：群体结构分析，主成分分析，系统发育树构建等，或针对群体细胞，进行低覆盖度（~1X）全基因组重测序等。