返回

目录

用户

购物车

8.1 单细胞多组学

| 9.1 T细胞信号分析的工具:Phosflow

将蛋白组学和基因组学研究结合在⼀起进行多维度单细胞信息解读,不仅能够更好地观察细胞之间的异质性,同时也能够更清楚地识别特定细胞及其功能。BD Abseq 与BD RhapsodyTM 高通量单细胞捕获系统结合使用的方式,能够使研究⼈员同时分析数千个单细胞中的RNA和蛋白质,完整揭示出生物学系统中基因和蛋白质的作用。AbSeq是利用特异性抗体核酸偶联结构,将蛋白表达量转化为核酸含量,然后通过高通量测序手段检测蛋白含量BD Rhapsody™融合了WTAAbseq两种单细胞检测技术,将蛋白组和转录组的检测过程在单细胞水平很好地进行了融合。细胞经过 BD AbSeq Ab-oligos 标记后,通过 BD Rhapsody™ 微孔沉降技术捕获单细胞全转录组mRNA和Ab-oligo。然后,利用文库扩增试剂对同⼀样本产生平行的RNA和 BD AbSeq 测序文库。经过高通量测序后获得RNA和蛋白表达的数据,并使用特定分析软件SeqGeqTM进行数据分析。

 

△点击放大图片

实验步骤

  • 1
  • 2
  • 3
  • 1

    案例分享

    △点击放大图片

    △点击放大图片

     

    通过干细胞分离、体外培养、定向诱导、甚至基因修饰等过程,在体外繁育出全新的、正常的甚至更年轻的细胞、组织或器官,并最终通过细胞组织或器官的⼀致实现对临床疾病的治疗。干细胞种类多,按发育潜能和阶段可以分为不同类型。不同条件会诱导出不同类型、不同干性的干细胞;通过单细胞测序技术,分析细胞转录及蛋白特征,可以准确了解干细胞的表型,也可联合临床结果做关联性分析。

     

    样本类型:健康人&AML(急性髓系白血病)患者骨髓
    前期准备:流式富集,将CD34阳性造血干细胞、CD34阴性 细胞、CD3阳性T细胞混样测序
    细胞分型:通过转录组+197个/97个蛋白组学的研究,将骨髓内的干细胞分为了56个亚群

  • 2

    Covariate: T cell subsets

     

    Antibody   Antibody   Antibody  
    CD8-AB CD126-AB CD19-AB
    CD27-AB   CD194-AB CD54-AB
    CD7-AB   CD61-AB CD49d-AB
    CD5-AB   CD20-AB CD95-AB
    CD3-AB  CD30-AB  CD18-AB
    CD2-AB   CD335-AB CD25-AB
    CD4-AB   CD80-AB CD197-AB
    CD46-AB  CD90-AB  CD184-AB
    CD185-AB  CD124-AB  CD272-AB
    CD33-AB   CD10-AB TCRgd-AB
    CD40-AB   CD49a-AB CD195-AB
    CD103-AB   CD14-AB CD275-AB
    CD38-AB  CD39-AB  CD183-AB
    Tim3-AB   CD278-AB CD154-AB
    CD21-AB   CD127-AB IL.21R-AB
    CD11c-AB   CD34-AB CD137-AB
    CD123-AB  CD206-AB  CD223-AB
    CD152-AB   CD98-AB CD273-AB
    CD133-AB   CD155-AB B7.H4-AB
    CD32-AB   CD9-AB CD94-AB
    CD11b-AB  CD13-AB  CD314-AB
    CD141-AB   CD336-AB CD45RA-AB
    IgG-AB   CD274-AB CD279-AB
    CD56-AB   CD196-AB CD81-AB
    CD16-AB   CD69-AB CD11a-AB
    CD49E-AB  CD49b-AB  CD45-AB
    CD24-AB  CD117-AB  CD326-AB
    CD1c-AB  CD1a-AB  CD28-AB
    CD163-AB   CD270-AB TCRab-AB
    CD83-AB  CD357-AB  CD226-AB
    CD178-AB  CD235a-b-AB  CD62L-AB
    CD134-AB  HLA.ABC-AB  CD26-AB
    IgD-AB CD29-AB

     

     

    △点击放大图片

  • 3

    案例解读

    UMAP显示来自健康年轻、健康年龄和AML患者的人类骨髓单细胞蛋白质基因组数据(=70,017个单细胞,97个表面标记),整合了=9个样本和数据模式。集群是用颜色编码的。红细胞;进步、祖先。底部:突出显示样本身份的umap。集群注释的详细内容详见补充说明5。整个转录组Abseq数据见补充注释2,扩展数据中有197个表面标记的Abseq实验。

    以上商品加入询价单,并继续购买其他商品