Diretrizes para Submissão de Amostras
Perfil Congelado e Tecido Difícil em Resolução Nuclear
A sequenciação de RNA de núcleo único, frequentemente chamada de snRNA-seq, mede a expressão génica a partir de núcleos isolados em vez de células inteiras intactas. Isso torna-a útil quando uma suspensão de células únicas de alta qualidade é difícil de obter, mas ainda é necessária informação transcriptómica a nível de tipo celular.
Para muitos projetos de tecido, a sequenciação não é o primeiro desafio. O verdadeiro desafio é obter uma entrada utilizável enquanto se preserva o sinal biológico. O cérebro, o coração, o músculo esquelético, o tecido rico em adipócitos, o tecido fibroso, o tecido tumoral, células grandes e populações celulares frágeis podem ser difíceis de dissociar em suspensões celulares inteiras limpas. Nestas situações, a profilagem baseada em núcleos pode oferecer uma rota prática para obter informações ao nível de células únicas a partir de tecidos que podem não funcionar bem em um fluxo de trabalho padrão de células inteiras.
Usamos snRNA-seq para ajudar os investigadores a estudar a heterogeneidade celular, as mudanças de estado celular, populações raras ou sub-representadas e as diferenças entre grupos de amostras em tecidos complexos. Este serviço é especialmente relevante quando o seu projeto envolve tecido congelado, amostras limitadas ou tecidos onde a dissociação pode introduzir resposta ao stress, perda celular ou viés de tipo celular.
Quando a Sequenciação de RNA de Núcleo Único é a Melhor Opção
A sequenciação de RNA de núcleo único é frequentemente uma boa opção quando a sua amostra não consegue produzir de forma fiável uma suspensão de células únicas limpa e viável.
- O tecido está congelado ou arquivado.
- A dissociação celular total provoca uma perda excessiva de células.
- O tecido-alvo contém células grandes, frágeis ou irregulares.
- A dissociação pode alterar a expressão genética antes da captura.
- O estudo necessita de dados a nível de tipo celular de tecido difícil.
- Você quer comparar populações celulares entre grupos ou condições.
A snRNA-seq não é automaticamente a melhor escolha para todos os projetos. Se células frescas e viáveis estiverem disponíveis e a captura do transcriptoma de células inteiras for importante, o sequenciamento de RNA de célula única pode ser uma melhor opção. A nossa equipa ajuda-o a escolher o fluxo de trabalho que se adapta tanto à amostra como à questão de investigação.
Questões de Pesquisa que este Serviço Ajuda a Abordar
Os investigadores utilizam a sequenciação de RNA de núcleo único para responder a perguntas como:
- Quais tipos de células estão presentes neste tecido?
- Quais estados celulares diferem entre os grupos experimentais?
- Quais genes marcadores definem cada cluster de núcleos?
- As populações celulares específicas estão expandidas ou reduzidas?
- Quais vias estão enriquecidas em tipos celulares selecionados?
- Como é que os modelos de doenças, tratamentos ou estágios de desenvolvimento alteram a composição dos tecidos?
- Quais populações celulares devem ser priorizadas para ensaios de acompanhamento?
Para projetos que possam necessitar de serviços relacionados com células únicas, pode também consultar o nosso Sequenciação de Células Únicas plataforma.
Áreas de Estudo Adequadas
A sequenciação de RNA de núcleo único pode apoiar uma ampla gama de programas de investigação focados em tecidos, incluindo:
| Área de Pesquisa | Como o snRNA-seq Ajuda |
|---|---|
| Neurociência | Perfis de núcleos de regiões do cérebro onde a recuperação de células intactas pode ser difícil. |
| Oncologia | Ajuda a resolver estados celulares relacionados com tumores, estroma e sistema imunitário em tecidos complexos. |
| Imunologia | Suporta estudos do microambiente imune a nível tecidual quando a dissociação do tecido é limitada. |
| Biologia do desenvolvimento | Mapeia transições de estado celular através de estágios teciduais ou condições experimentais. |
| Pesquisa de organoides | Compara a composição celular e os estados de diferenciação entre modelos. |
| Estudos de resposta a fármacos | Identifica alterações transcriptómicas específicas de tipo celular após perturbação. |
De Tecidos ou Núcleos de Entrada a Bibliotecas Prontas para Sequenciação
O nosso fluxo de trabalho de snRNA-seq acompanha a amostra desde a entrada do projeto até à entrega final dos dados. Combinamos o manuseio técnico da amostra com uma revisão a nível de serviço, de modo que a qualidade é verificada antes de os dados serem utilizados para a interpretação biológica.
Um projeto típico passa por cinco etapas: revisão da viabilidade da amostra, preparação de núcleos ou avaliação de entrada de núcleos, construção da biblioteca, sequenciação e análise bioinformática.
Revisão de Entrada de Projetos e Viabilidade de Amostras
Começamos por rever o seu tipo de amostra, método de preservação, fonte de tecido, grupos experimentais e objetivos de análise subsequente.
- A amostra é fresca, congelada, fixada ou já processada?
- O tecido é frágil, adiposo, fibroso ou difícil de dissociar?
- Os núcleos são provavelmente recuperáveis com qualidade útil?
- O desenho do estudo está equilibrado entre os grupos?
- Os replicados biológicos estão claramente rotulados?
- O projeto precisa apenas de clustering básico ou de uma interpretação mais profunda?
Esta revisão ajuda-nos a decidir se o snRNA-seq é uma opção razoável e quais notas sobre a preparação da amostra devem ser abordadas antes da submissão.
Isolamento de Núcleos ou Avaliação de Entrada
Dependendo do âmbito do projeto, o fluxo de trabalho pode começar a partir de tecido congelado, tecido fresco difícil ou uma suspensão de núcleos isolados.
Para projetos baseados em tecido, a preparação de núcleos geralmente inclui a disrupção do tecido, liberação nuclear, lavagem, redução de detritos, filtração, contagem e revisão de qualidade. Para suspensões de núcleos preparadas pelo cliente, revisamos a qualidade de entrada antes de avançar para a preparação da biblioteca.
- Concentração de núcleos
- Integridade nuclear
- Taxa de núcleos singlet
- Nível de detritos
- Agregados ou aglomerações
- RNA de fundo ou ácidos nucleicos livres
- Inibidores que podem afetar a transcrição reversa
Uma suspensão de núcleos limpa é importante porque uma entrada de má qualidade pode resultar em menor sensibilidade, fraca separação de clusters ou dificuldades na anotação.
Construção de Biblioteca e QC de Sequenciação
Após a avaliação de entrada, os núcleos são processados para a construção da biblioteca de transcriptoma de núcleo único. Bibliotecas com códigos de barras são geradas para que as leituras de transcritos possam ser atribuídas de volta a núcleos individuais.
- Rendimento da biblioteca e perfil de fragmentos
- Qualidade de leitura
- Desempenho de códigos de barras e códigos de barras moleculares
- Mapeamento de comportamento
- Recuperação de núcleos
- Padrões de deteção de genes
- Qualidade geral dos dados de sequenciação
Estas verificações ajudam a determinar se o conjunto de dados está pronto para agrupamento e interpretação subsequentes.
QC de Dados Antes da Interpretação Biológica
Antes de interpretarmos a biologia, revisamos a qualidade técnica.
A QC de dados típica inclui a filtragem de núcleos de baixa qualidade, a revisão das distribuições de genes e códigos de barras moleculares, a avaliação do sinal mitocondrial ou ribossômico quando relevante, a verificação de potenciais duplicados e a avaliação se os clusters são impulsionados por diferenças biológicas ou ruído técnico.
Apenas após esta etapa de controlo de qualidade é que passamos para a anotação, revisão de genes marcadores, comparação de grupos e análise avançada opcional.
Requisitos de Amostras para Projetos de snRNA-seq
A qualidade da amostra afeta fortemente os resultados do sequenciamento de RNA de núcleo único. A tabela abaixo fornece valores de referência práticos com base nas orientações de amostra da CD Genomics para projetos relacionados com células únicas e considerações comuns sobre o fluxo de trabalho de núcleos. Os requisitos finais podem variar consoante o tipo de tecido, método de preservação, rota de preparação de núcleos e design do projeto.
| Tipo de Amostra | Entrada Recomendada | Montante Mínimo / de Referência | Envio ou Armazenamento | Pontos de Verificação Chave de QC | Notas |
|---|---|---|---|---|---|
| Tecido fresco para o fluxo de trabalho de núcleos | Tecido submetido para revisão da preparação de núcleos | Referência de tecido fresco: ≥0,2 g | Totalmente submerso em solução de preservação de tecido pré-arrefecida a 2–8°C | Integridade do tecido, humidade, resíduos sanguíneos, remoção de tecido não-alvo. | Melhor para amostras que devem ser processadas logo após a coleta. |
| Punção ou biópsia de tecido | Vários tiras de tecido quando disponíveis | Referência: não menos do que 2 tiras; diâmetro ≥1,5 mm, comprimento 1,5 cm | Mantenha húmido e frio conforme aconselhado. | Tamanho do tecido, consistência da amostragem, danos visíveis | Pequenas amostras devem ser revistas antes da submissão. |
| Suspensão de núcleos preparada pelo cliente | Suspensão de núcleos pronta para o fluxo de trabalho da biblioteca | Dependente do projeto; rever antes da submissão | Condições de cadeia de frio conforme aconselhado | Concentração de núcleos, singletos, aglomeração, detritos, integridade | Recomendado quando a isolação de núcleos é realizada pelo seu laboratório ou colaborador. |
| Suspensão celular fresca para projetos de comparação | Suspensão celular de alta qualidade | >1×105 células; 700–1200 células/µL de concentração de referência | manuseio a curto prazo de 2–8°C | Viabilidade, detritos, aglomeração, tamanho celular | Útil ao comparar fluxos de trabalho baseados em células inteiras e núcleos. |
| Revisão do fluxo de trabalho de núcleos com células criopreservadas | Aliquota de célula congelada | 1×106–107 células em 1 mL de solução de congelamento | Congelamento programado a −80°C, seguido de nitrogénio líquido para armazenamento a longo prazo. | Qualidade de recuperação, risco de ruptura, detritos | A viabilidade depende do tipo de célula e da história de congelação. |
| Tecido frágil, rico em gordura, de grandes células ou heterogéneo | Tecido para estratégia baseada em núcleos | Dependente do projeto | Revisão antes da submissão | Risco de ruptura, conteúdo lipídico, libertação nuclear, detritos | O fluxo de trabalho de núcleos pode ser preferido para células parenquimatosas do fígado, adipócitos maduros, músculo, coração, cérebro ou tecido nervoso. |
Para orientações mais amplas sobre a submissão, por favor, consulte o nosso Diretrizes para Submissão de AmostrasPara detalhes sobre o manuseio de amostras relacionadas a células únicas, consulte o nosso Diretrizes para Preparação de Amostras de Sequenciação de Células Únicas.
Bioinformática Construída para Interpretação de Núcleos Únicos
Um projeto de sequenciação de RNA de núcleo único não deve parar numa matriz de contagem. É necessário saber o que significam os clusters, quão confiavelmente podem ser anotados e quais resultados a sua equipa pode inspecionar, reutilizar e construir.
A CD Genomics conecta o controlo de qualidade, agrupamento, deteção de genes marcadores, anotação de tipos celulares e comparação biológica num único fluxo de trabalho de análise. Quando o seu estudo requer mais do que o processamento padrão, podemos adicionar uma análise mais profunda em torno do seu tipo de tecido, grupos de amostras e questão de pesquisa.
Entregas Mínimas de Análise
| Entregável | O que Recebe | Por Que É Importante |
|---|---|---|
| Dados de sequenciação bruta | ficheiros FASTQ | Permite a reprocessamento e arquivamento futuros. |
| Matriz de expressão processada | Matriz de código de barras de características ou saída equivalente | Forma a base para a análise de núcleo único a jusante. |
| Resumo de QC | Métricas de qualidade de sequenciamento e a nível de núcleos | Ajuda a avaliar se o conjunto de dados é adequado para interpretação. |
| Resumo de filtragem | Notas sobre núcleos retidos e removidos | Melhora a transparência em torno das decisões de qualidade. |
| Gráficos de redução de dimensionalidade | Visualizações UMAP ou t-SNE | Mostra a estrutura de cluster entre núcleos. |
| Resultados de agrupamento | Atribuições de cluster e metadados | Suporta a descoberta de populações celulares. |
| Tabelas de genes marcadores | Genes marcadores a nível de cluster | Ajuda a definir e validar identidades celulares. |
| Tabela de anotação de tipos celulares | Clusters anotados com marcadores de suporte | Conecta clusters computacionais ao significado biológico. |
| Visão geral da composição celular | Sumários de proporções por amostra ou grupo | Suporta comparação entre condições. |
| Relatório de análise | Métodos, figuras, tabelas e notas de interpretação | Dá à sua equipa um resumo do projeto legível. |
Módulos de Análise Avançada Opcionais
- Expressão diferencial por cluster ou grupo
- Enriquecimento de vias, GO ou KEGG
- Avaliação e correção de efeitos de lote
- Análise de subclusters para populações celulares selecionadas
- Análise de pseudotempo ou trajetória
- Inferência de comunicação célula-célula
- Integração com conjuntos de dados públicos
- Análise comparativa entre tratamento, genótipo, região tecidual ou estágio de desenvolvimento.
- Planeamento de acompanhamento espacial ou multi-ómicos
Para serviços transcriptómicos relacionados, pode também consultar o nosso Sequenciação de RNA de célula única página.
Ficheiros Reutilizáveis e Transparência de Parâmetros
Não tratamos a bioinformática de núcleo único como uma caixa preta. Quando aplicável, podemos fornecer objetos de análise reutilizáveis, tabelas processadas, ficheiros de figuras e notas de parâmetros para que a sua equipa interna de bioinformática possa rever o fluxo de trabalho.
- Tabelas de metadados
- Tabelas de anotação de clusters
- Tabelas de genes marcadores
- Tabelas de expressão diferencial
- Exportações de figuras
- Relatórios de análise
- Objetos compatíveis com Seurat ou Scanpy quando aplicável.
- Notas do pipeline e resumos de parâmetros
Escolhendo snRNA-seq em vez de opções transcriptómicas relacionadas
O melhor método transcriptómico depende da sua amostra, da sua questão biológica e da resolução que necessita. Ajudamo-lo a escolher uma abordagem prática antes de comprometer amostras.
| Método | Amostra de Melhor Ajuste | Resolução | Força | Limitação | Quando Escolher |
|---|---|---|---|---|---|
| snRNA-seq | Tecido congelado, tecido arquivado, células frágeis, tecidos de grandes células, amostras de difícil dissociação. | transcriptoma a nível do núcleo | Funciona bem quando células inteiras intactas são difíceis de recuperar. | Os perfis de transcritos nucleares podem diferir dos perfis de células inteiras. | Escolha isto quando o estado do tecido ou o viés de dissociação for a principal preocupação. |
| Sequenciação de RNA de célula única | Células frescas e viáveis ou suspensões celulares de alta qualidade | Transcritos de célula única a partir de células inteiras | Captura sinais de RNA de célula inteira mais amplos. | Requer células viáveis, limpas e dissociadas. | Escolha isto quando a recuperação de células frescas for forte e informações de células inteiras forem necessárias. |
| RNA-seq em massa | Tecido, células ou extrato de RNA | Expressão de média amostral | Eficiente para comparação de expressões globais | Máscaras de heterogeneidade de tipos celulares | Escolha isto quando a resolução a nível de célula não for necessária. |
| Transcriptómica espacial | Secções de tecido | Sinal transcriptómico resolvido espacialmente | Preserva a arquitetura do tecido | A resolução e a profundidade da transcrição variam consoante a plataforma. | Escolha isto quando a localização celular e a estrutura do tecido forem centrais para o estudo. |
| Multi-ómica de célula única | Células ou núcleos de alta qualidade dependendo do ensaio | Sinal de célula única em múltiplas camadas | Liga o transcriptoma com a cromatina, o repertório imunitário ou outras modalidades. | Exige um design experimental cuidadoso e maior complexidade. | Escolha isto quando uma camada molecular não for suficiente para responder à pergunta. |
Regras de Seleção Práticas
Escolher snRNA-seq quando a sua amostra está congelada, é difícil de dissociar, é frágil ou é provável que perca populações celulares importantes durante a preparação de células inteiras.
Escolher sequenciação de RNA de célula única quando consegue preparar de forma fiável suspensões de células únicas com alta viabilidade e deseja informações sobre o transcriptoma de células inteiras.
Escolher RNA-seq em grande escala quando a sua questão principal é a alteração da expressão génica ao nível da amostra, e não a interpretação específica do tipo celular.
Escolher transcriptómica espacial quando a posição das células ou transcritos dentro da arquitetura do tecido é essencial.
Escolha um extensão multi-ómica quando a expressão genética sozinha não consegue explicar os mecanismos regulatórios. Por exemplo, pode combinar o perfil transcriptómico com a acessibilidade da cromatina através do nosso Serviço de scATAC-seqou explorar questões do repertório imunitário através do nosso Serviço de sequenciação scTCR/BCR.
Por que trabalhar com a CD Genomics para snRNA-seq
Um projeto bem-sucedido de snRNA-seq requer mais do que capacidade de sequenciação. É necessário um bom julgamento de amostras, QC cuidadoso, execução consistente do projeto e resultados de análise que a sua equipa consiga entender e reutilizar.
- Design de Projeto Baseado em Amostras: Começamos com a sua amostra e objetivo de pesquisa. Antes da construção da biblioteca, a nossa equipa analisa o tipo de amostra, método de preservação, grupos de estudo, variação biológica esperada e necessidades de análise subsequente.
- Execução de Sequenciamento Consciente de QC: Aplicamos o pensamento de QC em revisão de amostras, avaliação da qualidade dos núcleos, QC de bibliotecas, QC de dados de sequenciação, filtragem de núcleos, revisão a nível de clusters e preparação de relatórios de análise.
- Bioinformática Personalizada para Questões de Investigação: Podemos adaptar o plano de análise em torno do seu desenho de estudo, incluindo comparação de grupos, revisão de clusters selecionados, análise de caminhos, análise de trajetórias ou integração com dados públicos.
- Entregas Claras para Revisão e Reutilização: Recebe saídas que a sua equipa pode inspecionar e reutilizar, incluindo dados brutos, matrizes processadas, resumos de QC, tabelas anotadas, ficheiros de figuras e relatórios de análise.
Referências
- snCED-seq: dissociação enzimática criogénica de alta fidelidade de núcleos para RNA-seq de núcleo único de tecidos FFPE
- Avaliação sistemática de dissociação de tecidos e vieses de armazenamento em fluxos de trabalho de RNA-seq de célula única e núcleo único
- Isolamento de Núcleos de Tecido Hepático Humano Congelado Rapidamente para Sequenciação de RNA de Núcleo Único
Resultados da Demonstração: O Que Pode Esperar Ver
Os resultados da demonstração ajudam a compreender os tipos de saídas que um projeto de snRNA-seq pode produzir. Os exemplos abaixo descrevem categorias de resultados comuns sem implicar resultados fixos para cada conjunto de dados.
Agrupamento de Células e Anotação de Tipos de Células
Um gráfico UMAP ou t-SNE é frequentemente utilizado para visualizar núcleos após normalização, redução de dimensionalidade e agrupamento. Cada ponto representa um núcleo, e os agrupamentos são anotados utilizando genes marcadores conhecidos, contexto do conjunto de dados e biologia específica da pesquisa.
Visual típico: Gráfico UMAP colorido por cluster e anotado com tipo celular.
Como o usamos: Para identificar populações celulares principais e orientar a revisão de marcadores subsequentes.
Visões de Marcadores Genéticos e Composição Celular
Os gráficos de pontos de genes marcadores, mapas de calor ou gráficos de violino ajudam a apoiar a identidade dos clusters. Os gráficos de composição celular mostram então como as populações anotadas diferem entre grupos, tecidos, tratamentos ou pontos no tempo.
Visual típico: Gráfico de pontos de genes marcadores mais gráfico de barras empilhadas das proporções da população celular.
Como o usamos: Para conectar o agrupamento computacional com categorias biológicas interpretáveis.
Comparação de Condições e Interpretação a Nível de Via
Para estudos com grupos experimentais, podemos comparar padrões de expressão génica dentro de clusters selecionados ou tipos celulares anotados. A análise de vias opcional pode ajudar a resumir os temas biológicos por trás dos resultados de expressão diferencial.
Visual típico: Mapa de calor de expressão diferencial, gráfico de vulcão ou gráfico de barras de enriquecimento de vias.
Como o usamos: Para priorizar tipos de células, genes e vias para experimentos de seguimento.
Estudo de Caso: Viabilidade de snRNA-seq em FFPE e Tecidos Complexos
Fundo
Colecções de tecidos arquivados e fixados são valiosas para estudos retrospectivos de biologia dos tecidos, mas criam um grande desafio técnico para a transcriptómica de núcleo único. A ligação cruzada de RNA, o processamento do tecido e a recuperação nuclear podem afetar se uma amostra produz núcleos que são úteis para sequenciação e análise posterior.
O estudo de 2025 da Nature Communications apresentou o snCED-seq, uma estratégia de dissociação enzimática criogénica concebida para melhorar a extração de núcleos de tecidos FFPE para sequenciação de RNA de núcleo único. O estudo centrou-se em saber se a transcriptómica baseada em núcleos poderia recuperar informações ao nível do tipo celular a partir de amostras processadas difíceis.
Métodos
Os autores desenvolveram um fluxo de trabalho de dissociação enzimática criogénica e aplicaram-no a contextos de tecidos de rato e humano. Avaliaram a extração de núcleos, recuperação de transcritos, sinais de contaminação, deteção de genes, agrupamento, anotação baseada em marcadores e análise de heterogeneidade celular.
O estudo comparou contextos de tecido fixo e congelado e utilizou sequenciação de RNA de núcleo único para examinar se os principais tipos de células cerebrais e a heterogeneidade do tecido poderiam ser resolvidos após a preparação dos núcleos.
Resultados
Em Figura 4Os autores mostraram que o snCED-seq distinguiu os principais tipos de células do cérebro. A figura incluiu agrupamento baseado em UMAP dos perfis de RNA de núcleos únicos do hipocampo de rato, anotação de tipo celular baseada em marcadores, resumos de frequência celular e visualizações relacionadas à expressão diferencial. O estudo reportou 11 tipos celulares principais, incluindo neurônios excitatórios, neurônios inibitórios, astrócitos, oligodendrócitos, células progenitoras de oligodendrócitos, microglia, células de Cajal-Retzius e células do plexo coróide.
O mesmo artigo também relatou a análise da heterogeneidade do tecido pulmonar humano FFPE em Figura 6, apoiando o ponto mais amplo de que os fluxos de trabalho transcriptómicos baseados em núcleos podem ser utilizados para explorar populações celulares em tecidos processados complexos.
Conclusão
Este artigo apoia uma mensagem prática para o planeamento de serviços de snRNA-seq: quando os fluxos de trabalho de células inteiras são limitados por restrições de preservação ou dissociação de tecidos, a transcriptómica baseada em núcleos ainda pode fornecer estrutura a nível de tipo celular, evidências de genes marcadores e uma análise de heterogeneidade interpretável. Para projetos de serviços, isso torna a revisão da viabilidade das amostras, o controlo de qualidade dos núcleos e a interpretação bioinformática partes essenciais do fluxo de trabalho.
Publicações de Clientes Relacionadas em Transcritos e Sequenciação de RNA
As publicações de clientes a seguir estão relacionadas com a experiência mais ampla da CD Genomics em transcriptómica e serviços de sequenciação de RNA. Não são apresentadas como casos de clientes de snRNA-seq.
A edição de bases in vivo resgata a ADPKD num modelo de rato humanizado.
Revista: Nature Communications
Ano: 2025
Relevância: RNA-seq e transcriptómica biomédica
Jornal: Leucemia
Ano: 2025
Relevância: Sequenciação de RNA e investigação de doenças humanas
Revista: GCB Bioenergia
Ano: 2025
Relevância: Transcriptómica e contexto multi-ómico
Revista: Dados Científicos
Ano: 2025
Relevância: Capacidade de geração e análise de dados ómicos
Perguntas Frequentes Sobre o Serviço de Sequenciamento de RNA de Núcleo Único
Quais tipos de amostras são mais adequados para sequenciação de RNA de núcleo único?
O snRNA-seq é frequentemente uma boa opção para tecidos congelados, tecidos arquivados, células frágeis, tecidos de grandes células e amostras que são difíceis de dissociar em suspensões celulares viáveis. O cérebro, o coração, os músculos, o tecido adiposo rico, o tecido fibroso e alguns tecidos tumorais são exemplos comuns.
Quando devo escolher snRNA-seq em vez de sequenciação de RNA de célula única?
Escolha snRNA-seq quando preparar uma suspensão celular de alta qualidade for difícil ou suscetível a introduzir viés. Escolha sequenciação de RNA de célula única quando células dissociadas, frescas e viáveis estiverem disponíveis e a captura do transcriptoma da célula inteira for importante para o seu estudo.
Pode o tecido congelado ser utilizado para snRNA-seq?
Sim. O tecido congelado é uma das principais razões pelas quais os investigadores consideram o perfilamento baseado em núcleos. A qualidade da amostra, o tipo de tecido, o histórico de congelação e o potencial de recuperação de núcleos ainda precisam de ser revistos antes da configuração do projeto.
Quais os controlos de qualidade importantes para suspensões de núcleos?
As verificações de QC importantes incluem a concentração de núcleos, integridade dos núcleos, taxa de singlet, nível de detritos, aglomeração, fundo de ácidos nucleicos livres e potenciais inibidores. O QC de dados a montante também pode rever os genes detectados, a distribuição de códigos de barras moleculares, a qualidade dos clusters e o risco de doublet.
Que ficheiros de dados e resultados de análise vou receber?
Os entregáveis típicos incluem dados de sequenciação brutos, matrizes de expressão processadas, resumos de QC, resultados de agrupamento, tabelas de genes marcadores, tabelas de anotação de tipos celulares, resumos de composição celular, ficheiros de figuras e um relatório de análise. Objetos de análise reutilizáveis e notas de parâmetros podem ser fornecidos quando aplicável.
A CD Genomics pode ajudar com a anotação de tipos celulares?
Sim. Podemos apoiar a revisão de genes marcadores, anotação de clusters e interpretação de populações celulares com base no tipo de amostra, espécie, referências disponíveis e no seu desenho de estudo. A profundidade da anotação depende da complexidade do tecido e do conhecimento de referência.
Você suporta análise personalizada a montante?
Sim. A análise opcional pode incluir expressão diferencial, enriquecimento de vias, avaliação de efeitos de lote, análise de subclusters, análise de pseudotempo, inferência de comunicação célula-célula, integração de conjuntos de dados públicos e relatórios personalizados.
Pode o snRNA-seq ser combinado com métodos espaciais ou outras omicas?
Sim. O snRNA-seq pode ser combinado com métodos relacionados quando o estudo necessita de transcriptómica a nível de tipo celular e de contexto biológico adicional. Por exemplo, a transcriptómica espacial pode ajudar a colocar populações celulares de volta na arquitetura do tecido, enquanto a análise de acessibilidade da cromatina pode apoiar a interpretação regulatória.
