发布 || 百创DG1000单细胞Demo数据更新

单细胞平台DG1000介绍

为了突破单细胞试剂耗材及仪器长期以来的国外技术垄断，降低单细胞应用的成本，让单细胞技术能够惠及更多的科研群体，经过多年潜心研发，百创智造发布自主研发的单细胞微液滴系统-百创DG1000UMI。百创DG1000是基于微流控、 油滴包裹和Barcode标记等技术来实现高通量的细胞捕获。除了仪器以外，百创DG1000还有配套的2×4的独立芯片及配套试剂盒。

DG1000

轻巧便携：背包即走UMI，携带方便，便于实地取样，应用场景更广

极速： 110秒即可完成整个反应UMI，减少环境对细胞状态的应激影响

芯片使用灵活： 芯片2X4独立设计UMI，1~8样本灵活上机

兼容更大的细胞直径： 最大已成功支持到60 μm 的细胞直径

轻巧便携：背包即走UMI，携带方便，便于实地取样，应用场景更广

Demo数据结果展示

物种：小鼠

组织类型：药物处理后的皮肤组织

单细胞分选平台：百创DG1000

测序平台：Illumina

文库设计：PE150

数据量：56.10G

01

测序reads数据统计

表1 测序reads统计表

注：

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Number of Reads：reads总数；

Valid Barcodes：包含有效Barcode的reads数；

Valid UMIs：包含有效UMIs的reads数

02

数据比对结果统计

表2 测序数据结果比对统计表

注：

Reads Mapped to Genomes：比对到参考基因组上的Reads在总Reads中占的比例；

Reads Mapped Confidently to Genome：比对到参考基因组并得到转录本GTF信息支持的Reads在总Reads中占的比例；

Reads Mapped Confidently to Intergenic Regions：比对到基因间区域的Reads在总Reads中占的比例；

Reads Mapped Confidently to Intronic Regions：比对到内含子区域的Reads在总Reads中占的比例；

Reads Mapped Confidently to Exonic Regions：比对到外显子区域的Reads在总Reads中占的比例；

Reads Mapped Confidently to Tranome：比对到已知参考转录本的Reads在总Reads中占的比例UMI。

03

数据结果分析

表3 测序数据结果分析统计表

注：

Estimated Number of Cells：检测到的细胞数；

Median UMI Counts per Cell：每个cell的UMI中位数；

Median Genes per Cell：每个cell中基因的中位数；

Total Genes Detected：基因总数；

Sequencing Saturation：测序饱和度；

Fraction Reads in Cells：过滤后细胞reads数占总reads数比例UMI。

04

图像绘制

1、细胞过滤质控

理想情况下每个油滴中的细胞只有1个，但实验过程中也存在空细胞、2个甚至多个细胞的情况；我们对细胞的UMI总数、和单个细胞鉴定到的基因数目2个指标进行高质量细胞过滤筛选UMI。统计过滤前后各个样本细胞的nGene（number of Gene）和nUMI（number of UMI）占比，结果如下图所示：

图1 过滤前样本中细胞的小提琴图

注：每个点表示一个细胞UMI。nGene图：过滤前各个样本单个细胞中检测到的基因数量分布情况；nUMI图：过滤前各个样本单个细胞中检测到的nUMI分布情况。

图2 过滤后样本中细胞的小提琴图

细胞中基因表达数目与UMI数目呈现正相关，细胞中检测到的UMI数目越多，表达的基因数目越多UMI。过滤前后相关性分析散点图如下所示：

图3 过滤前后样本中细胞基因表达的散点图

A：过滤后；B：过滤前

2、细胞聚类分析

在对细胞进行聚类之前，利用Seurat使用PCA方法对数据进行降维；然后基于SNN聚类算法对细胞进行聚类和分群，构建细胞间的聚类关系；最后将降维后的数据传递到UMAP进行可视化展示，细胞之间的基因表达模式越相似，UMAP图中的距离也越接近UMI。

图4 小鼠皮肤组织降维聚类UMAP图

3、marker基因筛选与可视化

基于降维聚类得到的结果，使用非参数检验方法（wilcox秩和检验），鉴定在每个cluster中特异表达的基因，将Fold Change≥ 2 且Thred < 0.1（parameter is: FDR）作为筛选标准，筛选得到每个cluster最显著的差异基因，即marker基因UMI。每个cluster的top10 marker基因的表达变化热图展示如下。其中LRRC16、BIRC5和CLFAR与癌症发生和细胞凋亡相关。

图5 每个cluster中TOP10的marker基因表达量热图

注：黄色表示高表达，紫色表示低表达，顶部注释条表示cluster名UMI。由于cluster之间的top10的差异基因间可能存在重复，因此实际基因数目可能偏小。

精彩回顾

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文案：百创智造

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干货|百迈客单细胞 & 空间转录组专题系列

百迈客生物(BioMarker)成立于2009年5月，是一家高新技术企业，公司基于功能基因组学的BT+IT(高通量基因测序技术、生物信息技术、高性能生物云计算技术)技术，拓展出了科技服务、生物云平台、智能制造三大业务板块；拥有以博士和硕士为主体的研发、生产团队；公司自成立以来，注重创新发展，科研成果成果层出不穷，先后在《Nature》、《Cell》、《Nature Genetics》等国际著名期刊上发表高质量合作文章近千篇，累计影响因子超过4500分UMI。拥有国家发明专利技术60余项，软件著作权近200项。公司拥有Illumina、PacBio、Nanopore、BioNano、AB SCIEIX QTRAP, Waters Q-TOF等全面的测序平台，满足科研工作者多种科研需求，努力打造基因产业国际一流企业，“为世界创造新的可能！”