BDRhapsodyTM单细胞分析系统
BD流式细胞仪在生物学中的应用
BD流式细胞仪在生物学中的应用流式细胞仪是一种生物学实验仪器，用于分离、分析和计数细胞。
它的原理是将细胞悬浮液通过高速流动，通过透过与侧向散射光的反射来将不同种类、不同形态的细胞进行分类。
目前最新的流式细胞仪是BD流式细胞仪。
这种流式细胞仪由美国生物技术公司BD公司于1970年开发，是目前市场上最普遍使用的一种流式细胞仪。
BD流式细胞仪在生物学中有着广泛的应用。
它不仅能够用于细胞质、细胞核和细胞表面受体的研究，还可以用于染色体分离和单细胞测序。
下面将详细介绍BD流式细胞仪在生物学中的应用。
一、免疫细胞测定BD流式细胞仪可以快速、精确地检测细胞表面受体的表达情况，从而帮助科学家了解免疫系统的功能。
通过检测表面标志物可以识别不同类型的细胞，如T细胞、B细胞、自然杀伤细胞和巨噬细胞。
此外，还可以检测细胞的活性和亚群表达，这对于研究免疫细胞的功能和机制非常重要。
二、研究癌症BD流式细胞仪可以指导癌症研究。
它可以检测和分析肿瘤细胞的生物学属性，如抗原表达、染色体异常和膜蛋白的结构。
此外，它还可以帮助发现肿瘤细胞中新的标记和指示物，有助于研究人类癌症的发生和发展机制。
三、细胞分选BD流式细胞仪可以准确地测量细胞大小和复杂性，并根据细胞的大小、颜色、细胞内分子的多形性等属性对单个或多个目标细胞进行分选。
这种方法可以产生相当纯的单细胞悬液，比传统的手动淘汰细胞要更为简便、快速。
四、细胞增殖测定BD流式细胞仪可以帮助科学家研究细胞增殖，这对于癌症研究和其他疾病的研究非常重要。
通过测定DNA合成、蛋白质合成或细胞的生长状态，可以精确地测定细胞的增殖速率，进而分析细胞周期和有关疾病的分子标志物等。
以上是对BD流式细胞仪在生物学中的应用进行的一些简要介绍。
可以看出，BD流式细胞仪在现代生命科学中有着广泛的应用，它已成为研究细胞和生物分子的标准技术之一。
DDPCR技术单细胞级别健康基因常态分布研究的新里程碑
DDPCR技术单细胞级别健康基因常态分布研究的新里程碑在过去的几十年中，基因研究领域取得了巨大的突破，从而使我们对基因如何影响健康和疾病的理解更加深入。
其中，单细胞级别的研究对于揭示人类基因表达的整体模式以及疾病发展的分子机制至关重要。
最近，一个名为数字式PCR（Digital Droplet PCR，简称DDPCR）的新技术在单细胞级别健康基因常态分布研究方面取得了重要进展，这标志着这一领域的一个新的里程碑。
DDPCR技术是PCR技术的一种改进型，它具有高度分辨率和灵敏度的特点，可以在单细胞水平上精确测量基因表达。
与传统PCR技术相比，DDPCR技术通过将样本分成大量的微小液滴，每个液滴中仅含有一个细胞和一份DNA模板，从而避免了PCR反应中的扩增偏差。
通过实时监测每个液滴中的反应结果，DDPCR技术可以准确测量出单个细胞中每个基因的表达水平。
最近，科学家们利用DDPCR技术在单细胞级别对健康基因的常态分布进行了详细研究，并取得了一系列有意义的发现。
首先，在健康人群中，研究人员发现了大量基因表达的变异性，这些变异性反映了不同个体之间的基因表达模式的差异。
通过对多个器官和组织的单细胞样本进行分析，科学家们可以绘制出健康人群中基因表达的整体模式图，从而深入了解基因在不同细胞类型和组织中的表达差异。
更重要的是，这项研究还揭示了许多基因的表达在细胞之间存在明显的异质性。
在单细胞级别，同一种细胞类型中的不同个体之间存在着基因表达的差异，这提示了基因在细胞分化和分裂过程中的动态变化。
此外，研究人员还发现了一些基因的表达在特定细胞类型中呈现出明显的“噪声”特征，这可能与基因调控网络的复杂性以及个体差异有关。
通过DDPCR技术的应用，研究人员还得以对健康基因表达的异常情况进行深入研究。
他们在癌症患者的单细胞样本中发现了许多异常基因表达的模式，这些模式可能与癌细胞的发展和转移有关。
此外，研究人员还发现了一些潜在的健康基因变异，这些变异可能会增加患者患上某些疾病的风险。
bd rhapsody技术原理
bd rhapsody技术原理BD Rhapsody是一种用于单细胞RNA测序的技术，它的原理是通过将单个细胞的RNA转录成cDNA，然后进行放大和测序，从而获得该细胞的全基因表达谱。
下面将详细介绍BD Rhapsody技术的原理。
BD Rhapsody技术的核心步骤包括细胞准备、细胞捕获、细胞裂解、RNA转录和测序。
首先，需要从样本中获取单个细胞，并将其分散到96孔板中。
接下来，使用磁珠结合的方法，将磁珠上覆盖有特定序列的捕获探针与细胞中的RNA结合。
这些捕获探针是根据特定基因的序列设计的，可以选择性地捕获该基因的RNA，从而实现对细胞的特定基因表达情况的分析。
细胞捕获完成后，对细胞进行裂解，释放细胞内的RNA。
在裂解的过程中，RNA被转录酶逆转录成cDNA。
由于每个细胞的RNA含量有限，需要进行cDNA的放大以增加其测序的灵敏度。
BD Rhapsody使用了MDA（Multiple Displacement Amplification）技术，该技术可以通过一系列的DNA聚合酶链式反应，将少量的cDNA扩增成足够多的DNA片段。
这样就保证了后续的测序能够获得充分的信号。
在cDNA放大完成后，需要进行文库构建和测序。
BD Rhapsody使用了Illumina测序技术，通过在cDNA末端添加适配体序列，将其连接到Illumina芯片上，并进行高通量测序。
测序完成后，可以得到每个细胞的全基因表达谱数据。
BD Rhapsody技术有几个关键的优点。
首先，它能够实现对单个细胞的全基因表达谱的测定，可以揭示细胞之间的异质性。
其次，该技术具有较高的灵敏度和特异性，可以检测到细胞中极低丰度的RNA种类。
此外，BD Rhapsody技术还具有较好的可重复性和一致性，可以保证实验结果的可靠性。
BD Rhapsody技术在生物医学研究中具有广泛的应用。
例如，在肿瘤研究中，研究人员可以利用该技术对肿瘤细胞进行单细胞RNA测序，揭示肿瘤细胞之间的异质性和转录组变化，从而深入了解肿瘤的发生发展机制。
碧迪医疗-流式细胞实验室解决方案说明书
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BD Sirigen 流式抗体分析型流式细胞仪分析型流式细胞仪临床试剂分选型流式细胞仪碧迪医疗科研试剂生物信息数据分析软件单细胞平台科研平台临床平台BD FACSymphony™ A5 SE BD FACSymphony™ S6BD FACSDiscover™ S8BD FACSMelody™BD Rhapsody™单细胞分析系统BD FACSAria™ Fusion BD FACSAria™ III BD FACSymphony™BD FACSLyric™BD FACSPresto™ System 自动加样系统BD FACS SPA III™BD FACSDuet™BD FACSPresto™ CartridgeBD FACSCanto™ II BD FACSCanto™BD LSR Fortessa™ X-20BD LSR Fortessa™BD FACSymphony™ A1BD FACSCelesta™BD Accuri™ C6 Plus 流式数据分析软件FlowJo™单细胞数据分析软件SeqGeq™禁忌内容或者注意事项详见说明书。
单细胞测序 harmony r语言
单细胞测序是一种可以对单个细胞进行基因组学和转录组学研究的技术。
随着测序技术的不断发展，单细胞测序逐渐成为研究细胞异质性、发育过程和疾病机制的重要工具。
为了更好地分析和解释单细胞测序数据，研究人员往往需要借助于各种数据分析工具，其中 R 语言是一种常用的数据分析工具之一。
本文将介绍单细胞测序和 R 语言在单细胞测序数据分析中的应用。
一、单细胞测序技术的原理单细胞测序技术是通过将单个细胞的基因组 DNA 或转录组 RNA 进行高通量测序，从而得到该细胞的基因组数据或转录组数据。
常用的单细胞测序技术包括单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）、单细胞 DNA 测序（scDNA-seq）和单细胞 ATAC-seq 等。
这些技术的出现，使得研究人员能够深入了解单个细胞的遗传变异、基因表达和表观遗传学等。
二、单细胞测序数据的特点与传统的均匀细胞裙测序数据相比，单细胞测序数据具有以下特点：1. 规模庞大和高噪声：单细胞测序数据通常包含大量的细胞样本，每个样本中的基因表达或突变信息具有较高的噪声水平。
2. 维度高和稀疏性：由于激活状态和基因表达水平的差异，单细胞测序数据在基因表达矩阵中具有高度稀疏性，同时数据的维度也很高。
3. 非线性结构：由于细胞的异质性，单细胞测序数据通常呈现出非线性的结构，需要通过降维和集裙分析等方法来进行解释和可视化。
三、R 语言在单细胞测序数据分析中的应用R 语言是一种自由、面向统计计算和图形的脚本编程语言，广泛应用于数据分析和可视化。
在单细胞测序数据分析中，R 语言提供了丰富的生物信息学工具包，可以帮助研究人员进行数据清洗、分析和可视化。
1. 数据清洗和预处理：R 语言中的单细胞分析工具包（如 Seurat、scater 等）提供了丰富的数据清洗和预处理函数，可以帮助研究人员过滤掉低质量的细胞样本、校正批次效应和技术噪声等。
2. 数据分析和集裙分析：R 语言中的基因表达矩阵分析工具包（如Monocle、PhenoPath 等）可以帮助研究人员进行降维分析、集裙分析和差异表达基因分析，从而揭示出细胞类型的异质性和功能差异。
基于单细胞测序的免疫细胞功能分析
基于单细胞测序的免疫细胞功能分析随着科学技术的不断进步，单细胞测序技术慢慢地开始被广泛应用于生物医学研究领域。
它的研究对象包含单个细胞的全基因组和转录组，这种高分辨率的技术可以进行非常细致的细胞测序和功能分析。
在免疫学中，单细胞测序技术为我们提供了拓展研究T细胞和B细胞以及其他免疫细胞的极好机会。
特别是在分析免疫细胞的功能时，这种技术可以通过测量活化的细胞的基因表达和分子信号来提供非常有价值的信息。
近些年来，单细胞测序技术在生物医学研究中变得越来越重要。
具体来说，它提供了一种对单个细胞进行高分辨率测序和分析的方法。
而这种技术对于研究免疫细胞功能，以及相关的疾病治疗方案的开发，更是有着巨大的帮助作用。
它能够帮助我们更好地理解机体如何应对感染和其他类似的疾病，同时也可以发现一些非常新颖的治疗方法。
为了更好的理解这种技术在免疫学领域中的应用，我们来看看一些具体的应用案例。
在肿瘤免疫研究中，T细胞（也称为T淋巴细胞）在癌症的抗体应答中扮演着重要角色，因此在单细胞测序技术中，研究人员可以通过进行T淋巴细胞分析来获取有关肿瘤反应的更深入信息。
例如，利用单细胞技术，研究人员可以确定在具体疾病中哪些T淋巴细胞亚群被活化、招募和增殖。
单细胞测序技术还可以用来确定T细胞受体刺激后的基因表达和风险预测，以及肿瘤细胞抵抗机制的破解。
另外，该技术还可用于分析CD4+ T细胞的表观遗传修饰，在人类基因组学中发挥重要作用。
例如，一项最近的研究发现，特定的表观遗传修饰可能会影响基因的转录和编码蛋白质的能力，这与变异细胞测序解决涉及T细胞功能之间的相互作用有关。
这种研究对找到更有效的免疫疗法非常有帮助。
总的来说，单细胞测序技术提供了一种更加深入和详细的方法来分析免疫细胞。
它可以使我们理解各种疾病的发生和转化，以及免疫疗法的效果。
通过探究细胞的基因表达以及分子信号传递，我们可以发现新的免疫细胞功能，并为理解免疫学中文件机制的相关细节提供帮助。
bd和10x单细胞测序原理
BD（Becton, Dickinson and Company）和10x单细胞测序原理BD和10x Genomics都是单细胞测序领域的知名公司，它们分别采用不同的技术原理进行单细胞测序。
BD单细胞测序原理：BD公司推出的单细胞测序平台基于其独特的Rhapsody技术。
该技术主要包括以下步骤：1. 细胞捕获：通过微流控芯片将单个细胞和独特的Barcoded Bead（具有唯一DNA序列的微珠）分离并封装在微小反应液滴中。
2. 细胞破碎和RNA提取：在微小液滴中，细胞被破碎，释放出RNA，并与Barcoded Bead上的亲和剂结合。
3. 反转录和扩增：通过逆转录酶将RNA转录成cDNA，然后对cDNA进行扩增，以增加其数量。
4. NGS测序：经过扩增的cDNA被用于下一代测序（NGS），从而获得每个细胞中表达的基因信息。
5. 数据分析：测序数据经过生物信息学分析，可以得到每个细胞的基因表达谱和细胞类型等信息。
10x单细胞测序原理：10x Genomics的单细胞测序平台基于其独特的Chromium技术。
该技术主要包括以下步骤：1. 细胞准备和捕获：细胞被处理成单细胞悬液，并在微流控芯片上与Gel Bead-in-Emulsion（GEM）结合。
每个GEM中包含一个细胞和一组Barcoded Bead，使得每个细胞都有唯一的DNA标签。
2. 细胞破碎和RNA提取：在GEM中，细胞被破碎，释放出RNA，并与Barcoded Bead上的亲和剂结合。
3. 反转录和扩增：通过逆转录酶将RNA转录成cDNA，并对cDNA进行多轮线性扩增，以增加其数量。
4. NGS测序：经过扩增的cDNA被用于下一代测序（NGS），从而获得每个细胞中表达的基因信息。
5. 数据分析：测序数据经过生物信息学分析，可以得到每个细胞的基因表达谱和细胞类型等信息。
总体而言，BD和10x单细胞测序技术都使用了微流控技术和分子条码技术，能够实现对单个细胞的高通量测序，并从中获得细胞的基因表达信息。
bd和10x单细胞测序原理
bd和10x单细胞测序原理
单细胞测序是一种用于研究单个细胞基因组的技术，它可以帮助科学家了解细胞在生物学和疾病发展过程中的功能和特性。
在单细胞测序领域，BD（Becton, Dickinson and Company）和10x Genomics是两个知名的厂商，它们提供了不同的单细胞测序技术。
BD单细胞测序技术的原理是基于微流控芯片技术，它使用微型芯片来将单个细胞分离、捕获和进行基因组测序。
该技术通过微流控芯片上的微型通道将单个细胞分离开来，然后对每个单独的细胞进行基因组测序。
这种方法可以实现高通量的单细胞测序，能够同时处理大量的单个细胞，从而获得更全面的细胞信息。
而10x Genomics的单细胞测序技术则采用了一种称为GEM （Gel Bead in Emulsion）的技术。
该技术通过将单个细胞与DNA 条形码颗粒和反应混合在一起，形成一个微型乳液。
在这个微型乳液中，每个细胞的DNA会与一个独特的DNA条形码颗粒结合，从而实现对单个细胞的测序。
这种方法可以实现对大量单个细胞的并行测序，获得高通量的单细胞测序数据。
总的来说，无论是BD的微流控芯片技术还是10x Genomics的
GEM技术，它们都能够实现对单个细胞的高通量测序，为科学家提供了更全面的单细胞基因组信息，有助于深入理解细胞的功能和特性。
这些技术的发展为单细胞研究领域带来了革命性的进展，有望在生物医学研究和临床诊断中发挥重要作用。
Rhapsody 6.1
ORION HEALTHRHAPSODY集成引擎6.1DOCUMENT HISTORYVersion Date Author(s) Comment2.0 23-Jun-15 Michelle Mao Incorporated new features of Rhapsody 6.1DISTRIBUTIONIndividuals added to the distribution list will receive all document updates:Name Location EmailCONTACT DETAILSFor more information regarding this document, please contact:[First Last Name – Title]Orion HealthPhone: [Number]Email: [st]@Website: [Address line 1][Address line 2][Address line 3]TABLE OF CONTENTS1介绍 (6)1.1目的 (6)1.2产品概览 (6)1.3特点 (7)1.3.1访问锁 (7)1.3.2JavaScript 共享函数 (7)1.3.3自动化发布管理 (9)1.3.4FHIR 增强 (9)1.3.5可用性增强 (10)2系统设计方案 (10)2.1总体架构 (10)2.2Rhapsody集成平台组成 (12)2.2.1Rhapsody引擎 (12)2.2.2Rhapsody整合研发环境 (12)2.2.3Rhapsody控制台 (13)2.2.4Rhapsody移动 (13)2.2.5Rhapsody仪表盘 (13)2.3外部接口 (13)2.3.1外部接口类型 (14)2.3.2与现有系统匹配度 (15)2.3.3支持动态修改接口 (16)2.4基础平台 (16)2.4.1运行平台 (16)2.4.3管理平台 (17)2.4.4监控平台 (17)2.4.5Rhapsody移动 (18)2.4.6数据储存 (18)2.5代码和术语服务 (18)2.6数据集成 (19)3软件功能 (19)3.1整合研发环境 (19)3.1.1可视化开发 (19)3.1.2代码开发 (20)3.1.3图形化与代码的相互转换 (20)3.2登陆授权控制 (21)3.3接口适配器 (21)3.4简化标准支持 (21)3.5快速部署 (22)3.6在线升级 (22)3.7集成测试环境 (23)3.8简易的界面管理 (23)3.9集成查询表 (23)3.10数据转换 (23)3.11数据连接 (24)3.12确保传送 (24)3.13制定格式 (24)3.14数据库集成 (24)3.16通知方案 (25)4系统特点 (25)4.1不附带安装使用商业数据库 (25)4.2减少项目和实施成本 (25)4.3减少IT开支 (25)4.4缩短您应用软件的停机时间 (26)4.5无需替换现有系统 (26)4.6减少集成的时间和维护 (26)4.7投资获得高回报 (26)1 介绍1.1 目的本文目的是为Orion Health员工，合作伙伴和客户提供一份Rhapsody集成引擎版本6.1 的产品介绍概览和特点。
BD Accuri C6彩页
多数BD Accuri® C6的用户只需要在一份“快速操 作指南”的帮助下，就可以轻松开始从样本采集到 数据分析的实验过程。软件界面直观友好，会在 整个流式细胞分析工作流程中对用户进行引导。 同时，系统还会在跨越7个数量级的超宽动态范围 内，轻松实现样本收集后的数据分析。这使得用 户再重复实验时，无需调整电压仍然可以在同一 窗口内获得一致数据。
每一台BD Accuri® C6系统都接受过严格的测试，以确保系统设计 可以经受恶劣的工作条件考验。BD Accuri C6稳定的系统设计， 即使处在非静态工作条件下仍然可以正常工作。例如：BD Accuri® C6系统曾被装载到科考船上进行科考相关的应用，实验结果依然 可靠。
T细胞—免疫表型4色分析 在冰盒中，利用PBS + 1mg/mL BSA及相应的 抗体组合对冻融的人外周血单核细胞(PMBCs) 进行30分钟的染色实验。所使用的单克隆抗体 分别为CD45RA FITC、CD4 PE、CD8 PE-Cy™7 和CD3 APC。图示为，在BD Accuri® C6平台 上进行分析获得的实际结果。
通过样本采集界面获取实验数据。用户可以在此界面中自由创建 新的散点图，或是隐藏和删除一些不需要的散点图，或者复制和 重新调用所需的散点图进行分析。同时，软件支持各种不同种类 的分析方法，包括：矩形圈门、多边形圈门、十字象限分析法、 水平和垂直方向线性门等。在单一数据格式表现96孔板的所有实 验信息。
样本采集界面
SOFTWARE
分析界面则会显示任何散点图和样本的组合。在分析界面中，用 户可以自由创建彩色直方图的叠加分析、打印多个散点图、并对 样本进行自由比对等。使用缩放工具来直接放大数据区域，而无 需电压调整设置查看的窗口范围，从而更好地显示结果。
BD Accuri C6 手册
c-Myc
Klf4
Oct3/4
Sox2
Flow Cytometry Applications
干细胞研究方法-FCM
Flow Cytometry Principles
流式细胞术（Flow Cytometry, 简称FCM）是一种快速、准确、客观
的同时检测直线流动状态中单个细胞多项物理及生物学特性，加以分析定 量的技术。
检测速度快，分析样本量大在极短时间内可分析大量细胞，这
是流式不同于其他细胞分析仪器的主要特点，可以每秒钟上万个细胞的速 率进行测量。
鞘液作用
1. 避免堵塞管道 2. 约束样本位于中心、提高测量精度
光学系统
激发光学系统
– 激光器（C6：488nm & 640nm） – 透镜和反射镜
接收光学系统
– 滤光片
电子系统
-将模拟信号转化为数字信号 -计算每个脉冲峰的高度H，宽度W和面积A -和计算机连接以传出数据
Laser
Voltage Time Laser Voltage Time Laser Voltage Time
跨越107.2的超高动态范围，免调电压
Existing System
就好比为流式技术装上了超宽屏幕！
24-bit Accuri C6
BD Flow Cytometers
高灵敏度，低CV，更适合细胞周期等实验
FL1 = 530/30 FL2 = 585/40 FL3 = 670LP FL4 = 675/25
Rhapsody 基本介绍+模块介绍
IBM Rational Rhapsody——一流的MDD解决方案IBM Rational Rhapsody是一流的为嵌入式软件、系统和测试环节提供的MDD 解决方案，广泛应用于航空航天、国防、汽车、医药、工业自动化、电信/数据通信或消费电子等行业。
1．嵌入式开发介绍随着嵌入式系统的应用越来越广泛，软件规模越来越大，出现了一系列的问题，开发周期长、开发费用昂贵、开发出来的软件质量难以保证、开发生产率低、软件的复杂程度也愈加复杂。
大型嵌入式应用系统的设计和开发利用早期的手工作坊式的开发方式已经不能完成任务，必须使用工程化的开发方式。
嵌入式应用系统的发展经过了下面几个阶段：1、80年代前，无实时操作系统时代这一阶段一般应用开发人员需要结合硬件系统，做很多硬件底层开发任务，软件应用开发效率比较低。
2、80年代后～90年代末，实时操作系统时代80年代欧美一批公司，开发了很多底层平台技术，包括实时操作系统，如VxWorks等。
这些实时操作系统把底层一些通用的机制打包给开发人员，使得开发人员无需自己去手写底层的调度、驱动；而是通过选择架构组件的方式去重用这些底层的机制，比如BSP、通信协议等。
开发人员从繁杂的底层操作中解放出来，去专心写上层的应用和文档。
从而软件的质量和效率得到大幅提高。
3、00年代，UML1.x建模时代90年代后期，UML技术出现了，各大技术厂商纷纷加入UML的阵营。
由于UML 当时还处于1.x阶段，具有一定的局限性，绝大部分公司只将UML用在的系统分析和设计这一“高层”领域。
4、当今，UML2.x时代最近5年以来，在IBM/Telelogic的共同努力下，模型驱动的嵌入式开发以及成为业界的主流趋势。
其主要特点和方向是：1.UML2.x的出现极大丰富了UML，从通信界代码生成技术最成功的SDL语言汲取了大量语法语义。
使得代码完全自动生成成为可能。
2.底层操作系统逐渐向Eclipse IDE融合，使得UML模型可直接结合到IDE上生成代码的工程，即方便调试也保证了模型代码的高度一致性。
大规模单细胞转录组数据分析的关键步骤
大规模单细胞转录组数据分析的关键步骤随着单细胞转录组技术的发展，我们现在可以更深入地研究细胞的多样性和功能。
大规模单细胞转录组数据分析是理解细胞在发育、疾病和其他生物学过程中的特征和机制的关键步骤。
本文将介绍大规模单细胞转录组数据分析的关键步骤和相应的方法。
1. 数据收集和预处理在大规模单细胞转录组数据分析中，第一步是收集并预处理原始数据。
每个细胞的转录组数据通常以reads或者基因表达矩阵的形式提供。
为了准确地分析这些数据，首先需要对原始数据进行质量控制，去除低质量的reads和批次效应。
这可以通过一系列的预处理步骤来实现，包括去除低质量的reads，去除PCR重复，对reads进行质量修剪等。
2. 数据归一化和集成由于单细胞转录组数据的特殊性，每个细胞的检测到的基因数量和深度可能不同。
为了比较不同细胞之间的基因表达水平，需要对数据进行归一化。
常用的归一化方法包括Total counts，RPKM/FPKM，SCNorm等。
此外，如果研究涉及到多个样本或批次，还需要对不同的数据源进行集成，以消除批次效应。
3. 细胞聚类分析细胞聚类分析是大规模单细胞转录组数据分析的核心步骤之一。
通过聚类分析，可以将具有相似基因表达模式的细胞分组在一起，发现细胞类型和状态的差异。
常用的聚类算法有k-means、层次聚类、DBSCAN等。
除了传统的无监督聚类方法，还可以使用机器学习方法如t-SNE和UMAP进行非线性降维，将高维数据可视化为二维或三维图形展示。
4. 差异表达分析差异表达分析是大规模单细胞转录组数据分析的关键任务之一。
它可以帮助我们发现在不同细胞类型和状态之间表达差异显著的基因。
常用的差异表达分析方法包括DESeq2、edgeR和Monocle等。
通过差异表达分析，可以发现与特定细胞子群相关的基因，并进一步揭示其在细胞功能和特征中的作用。
5. 功能注释和富集分析一旦发现与特定细胞子群或状态相关的差异表达基因，我们需要对这些基因进行功能注释和富集分析，以了解它们在细胞功能和生物学过程中的作用。
bd单细胞转录组测序流程
bd单细胞转录组测序流程英文回答：The single-cell transcriptome sequencing workflow in bulk data analysis typically involves several key steps. First, the cells of interest are isolated and captured individually using microfluidics or other techniques. This ensures that each cell's transcriptome can be analyzed separately. Next, the captured cells undergo reverse transcription to convert the RNA into complementary DNA (cDNA). This cDNA is then amplified to generate enough material for sequencing. The amplified cDNA is fragmented and tagged with unique molecular identifiers (UMIs) to distinguish individual RNA molecules. These tagged cDNA fragments are then sequenced using high-throughput sequencing platforms. The resulting sequencing reads are aligned to a reference genome or transcriptome to determine the expression levels of different genes in each cell. Finally, the expression data is analyzed using various computational methods to identify different cell types,assess cellular heterogeneity, and explore gene expression patterns.中文回答：单细胞转录组测序的流程通常包括几个关键步骤。
BDRhapsodyTM单细胞分析系统
批次效应 tSNE
第0周 第6周 第 12 周
第 0 周 vs 第 6 周, r=0.97
第 0 周 vs 第 12 周, r=0.95
tSNE 2 Iog10 (均值(第 6 周分子)) Iog10 (均值(第 12 周分子))
tSNE 1
log10 (均值(第 0 周分子))
log10 (均值(第 0 周分子))
● 储存 - 从样本中得到的完整 cDNA 可在磁性微球上稳定存储，允许将珍贵样本保存长达 16 周。这可使用户在时间 允许的情况下灵活地对样本进行测序，并通过对储存的微球池进行等分或分样来实现同一样本的多个测定。
● 分样—在磁性微球上储存的 cDNA A 可以分成一个或多个等分试样，并使用定制或预先设计的组合（panel）进行扩 增。通过提供对部分样本进行测序的选项和对样本不同组合（panel）进行测试的灵活性，分样可降低成本。
coord 2 coord 2 log10 (number of molecule per cell)
coord 1 (1) B 细胞 (5.5%) (2)经典型单核细胞 (22.7%) (3) 细胞毒性 T 细胞 (11.9%) (4) DC 细胞 (4.3%)
BD Rhapsody 靶向
A 主要细胞类型（~2K 读数/ 细胞）
● BD Rhapsody Onco-BC 靶向检测试剂盒（panel） – 与乳腺癌和免疫细胞相关的 400 个基因 ● BD Rhapsody 免疫反应检测试剂盒（panel） – 免疫细胞类型谱分析 ● BD Rhapsody T-细胞靶向检测试剂盒（panel） ● BD Rhapsody 补充检测试剂盒（panel） ● BD Rhapsody 自定义检测试剂盒（panel）
BDRhapsody单细胞多组学技术助力鉴定未知UnstableTreg亚群
BDRhapsody单细胞多组学技术助力鉴定未知UnstableTreg亚群单细胞RNA测序技术（Single cell RNA sequencing，scRNA-seq）已被广泛应用于免疫学研究中，通过从单细胞水平解析免疫细胞亚群异质性，极大地促进了我们对免疫相关亚群的理解。
调节性T细胞(Regulatory T cells, Treg)是控制免疫稳态不可或缺的细胞，具有治疗自身免疫的临床潜力。
通过研究得知体外实验时，一些条件会使部分Treg失去Foxp3转录因子的表达，而获得效应T细胞(Teff)的特性，这一过程被称为Treg可塑性。
免疫应答过程中这种可塑性的程度和可逆性尚不清楚。
今天向大家分享一篇近期发表在Science immunology（IF 17.727）上，利用scRNA-seq鉴定Unstable Treg 亚群相关研究的文章“Unstable regulatory T cells, enriched for naïve and Nrp1neg cells, are purged after fate challenge”。
技术亮点1.BD Rhapsody单细胞多组学分析系统2.Rhapsody 靶向mRNA & AbSeq扩增试剂盒（TTA）3.BD Abseq寡核苷酸偶联抗体4.BD Rhapsody小鼠多样本标记试剂盒（SMK）5.BD Rhapsody Analysis Pipeline研究结果1.体内微生物生理刺激对ex-Foxp3细胞无诱导作用研究者在本文中通过构建遗传诱导命运图谱小鼠技术(图1A)验证ex-Foxp3的产生（图1B），在微生物/抗原暴露下，无特定病原体的小鼠（SPF）与野生型小鼠（Co-house）体内都会产生数量相近、性能一致的ex-Foxp3细胞（图1C-J）。
2. 发现ex-Foxp3细胞是Treg中的一群unstable Treg亚群通过遗传诱导命运图谱小鼠过继转移模型验证，发现ex-Foxp3细胞是Treg中的一群unstable Treg亚群（图2A，B，D），会在免疫缺陷的状态下转化生成(图2F)图2 Ex-Foxp3细胞的形成是非随机事件，体内unstable亚群清除后Treg的稳定性升高3. Ex-Foxp3细胞对Treg表达的谱系无命运记忆进一步通过体外Treg极化条件下培养ex-Foxp3细胞（图3A，B）、以及通过改进的遗传诱导命运图谱小鼠过继转移模型进行体内验证（图3C-F），发现该ex-Foxp3细胞会持续保持炎症效应，而且对Treg表达的谱系再无命运记忆（图3）。
BD ELISPOT 技术 2
ELISPOT与ELISA的比较 与 的比较
ELISPOT法源自 法源自ELISA，又突破传统 法源自 ，又突破传统ELISA法，是定量 法 是定量ELISA技术的延伸和新的发 技术的延伸和新的发 细胞因子或其他可溶性蛋白，它们最大的不同在于： 展。两者都是检测细胞产生的 细胞因子或其他可溶性蛋白，它们最大的不同在于： 1. ELISA通过显色反应，在酶标仪上测定吸光度，与标准曲线比较得出可溶性蛋 通过显色反应， 通过显色反应 在酶标仪上测定吸光度， 白总量。 白总量。 2. ELISPOT也是通过显色反应，在细胞分泌这种可溶性蛋白的相应位置上显现清 也是通过显色反应， 也是通过显色反应 晰可辨的斑点， 晰可辨的斑点，可直接在显微镜下人工计数斑点或通过北京赛智创业生产的 ELISPOT分析系统对斑点进行计数，1个斑点代表 个细胞，从而计算出分泌该蛋 分析系统对斑点进行计数， 个斑点代表 个细胞， 个斑点代表1个细胞 分析系统对斑点进行计数 白的细胞的频率。（某些研究不仅要测细胞因子生成量， 。（某些研究不仅要测细胞因子生成量 白的细胞的频率。（某些研究不仅要测细胞因子生成量，还需检测分泌此细胞因子 的细胞频率） 的细胞频率） 3. 由于是单细胞水平检测，ELISPOT比ELISA和有限稀释法等更灵敏，能从 万 由于是单细胞水平检测， 和有限稀释法等更灵敏， 比 和有限稀释法等更灵敏 能从20万 -30万细胞中检出 个分泌该蛋白的细胞。 万细胞中检出1个分泌该蛋白的细胞。 万细胞中检出 个分泌该蛋白的细胞 4. 捕获抗体为 生产的高亲和力、高特异性、低内毒素单抗，在研究者以刺激剂 捕获抗体为BD生产的高亲和力 高特异性、低内毒素单抗， 生产的高亲和力、 激活细胞时，不会影响活化细胞分泌细胞因子。 激活细胞时，不会影响活化细胞分泌细胞因子。
bd单细胞原理
bd单细胞原理今天咱们来唠唠那个超酷的BD单细胞技术的原理呀。
你想啊，细胞就像一个个小小的世界，每个细胞都有它自己独特的小秘密。
以前呢，我们都是把细胞当成一个大群体去研究，就好像看一群人只看个大概轮廓，很多细胞个体的精彩之处都被忽略掉了。
BD单细胞技术就像是给每个细胞都装上了一个专属的小话筒，让它们可以单独讲讲自己的故事。
BD单细胞技术的核心之一就是它的特殊标记方法。
就好比给每个细胞都发了一个独一无二的小名牌。
这个小名牌呢，是用一些特殊的分子标记物做的。
这些标记物能够精准地附着在细胞的特定结构或者分子上。
比如说，细胞里面有各种各样的蛋白质呀，不同的细胞表达的蛋白质种类和数量都不太一样。
BD的技术就能找到那些可以区分不同细胞类型的蛋白质，然后用标记物给它们标记出来。
这就像是根据每个人穿的衣服颜色来区分不同的人群一样，那些穿红衣服的是一群，穿蓝衣服的是另一群。
再说说它怎么把单个细胞挑出来研究的呢。
这就像是从一堆乱哄哄的人群里，一个一个地把人拉出来聊天。
BD单细胞技术有超级厉害的分选系统。
这个系统就像一个超级智能的小机器人，它能够根据细胞上的标记，把单个细胞从一大群细胞里准确无误地抓出来。
这个过程可精细啦，就像用小镊子夹芝麻一样，容不得半点马虎。
而且哦，BD单细胞技术在检测细胞内部的各种信息方面也是一绝。
细胞里面有好多好多的基因在活动，就像一个热闹的小工厂，每个基因都在忙活着生产不同的东西。
BD单细胞技术可以深入到细胞内部，去看看哪些基因在这个细胞里特别活跃，哪些基因在偷懒睡觉。
它就像是一个小侦探，拿着放大镜在细胞这个小世界里到处探查，不放过任何一个小细节。
另外呢，这个技术还能让我们看到细胞的动态变化。
细胞可不是一成不变的哦，它们就像一个个调皮的小精灵，一会儿这样，一会儿那样。
BD单细胞技术可以在不同的时间点去观察细胞，看看这个细胞在受到外界刺激的时候，比如说给它加点营养或者来点小压力的时候，它是怎么改变自己的。
bd单细胞测序原理
bd单细胞测序原理随着生物技术的不断发展，单细胞测序技术已经成为研究生物学和医学领域的重要工具之一。
而bd单细胞测序作为其中的一种技术手段，具有高通量、高灵敏度和高准确性的特点，被广泛应用于基因表达、细胞异质性和个体差异等研究领域。
bd单细胞测序是通过将单个细胞分离和捕获，然后将其转录本进行扩增、测序和分析的方法。
其原理基于高通量测序技术，可以实现对数千个单个细胞的基因表达进行全面的分析。
bd单细胞测序的工作流程可以分为以下几个步骤：1. 细胞分离和捕获：首先，需要将目标细胞进行分离和捕获。
常用的方法包括流式细胞术、微流控芯片和微操作技术等。
这些方法可以帮助将单个细胞分离出来，并将其固定在特定的载体上，以便后续的处理和分析。
2. 转录本扩增和准备：在细胞捕获后，需要对其转录本进行扩增和准备。
这一步骤主要包括RNA的提取、反转录和cDNA合成。
通过这些步骤，可以将单个细胞中的RNA转录本扩增为足够数量的cDNA，以便进行后续的测序分析。
3. 测序：在转录本准备好后，接下来就是进行测序。
bd单细胞测序通常采用高通量测序技术，如Illumina测序平台。
通过测序，可以获取每个单细胞的转录本序列信息，从而了解其基因表达情况。
4. 数据分析：最后，对测序数据进行分析和解读。
这一步骤包括数据质控、比对、基因表达量计算和差异分析等。
通过这些分析，可以得到每个单细胞的基因表达谱，进而研究细胞异质性和个体差异等重要问题。
bd单细胞测序原理的关键在于将单个细胞进行分离和捕获，以及对其转录本进行扩增和测序。
这种方法可以避免传统的群体测序方法中的细胞异质性和掩盖效应，从而更准确地揭示细胞的功能和特性。
然而，bd单细胞测序也存在一些挑战和限制。
首先，细胞分离和捕获的效率和准确性需要进一步提高，以便更好地捕获稀有细胞和亚群体细胞。
其次，对转录本的扩增和测序过程中会引入一定的偏差和误差，需要采取相应的校正和标准化方法。
此外，数据分析的复杂性和存储的需求也是一个挑战，需要开发更高效和精确的算法来处理和解读大量的测序数据。
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从卡式芯片中回收的结合了 mRNA 的微球
微球 反转录
cDNA 结合在微球上，标记有细胞标记和分子标签
微球
测序和构建单细胞基 因表达谱
Univ = Universal sequence
UMI = Unique molecular index
CL = Cell label dT = oligo(dT)
评估 BD Rhapsody 的性能
为了确定 BD Rhapsody 单细胞分析系统的技术性能，将人 293T 和 小鼠 NIH / 3T3 细胞的 1：1 混合物以不同浓度上样到 BD Rhapsody 卡式 芯片上。储存的 cDNA 分子普遍扩增并进行低通量测序（每个细胞约 8,700 个读数）。在测序数据中检测到 1,109 个细胞的上样条件下，每个 细胞中，来自每个细胞的平均 99.4％的分子经检测仅为人或小鼠，这表 明微孔之间的串扰非常小。在测序数据中检测到 1，000 个或更少细胞 的上样密度下，多重态发生率接近零，并且在 15，000 个细胞下小于 5％。
BD Rhapsody 单细胞分析系统能够对成千上万个单细 胞的数百个表达基因进行数字定量，提供足够灵活的定制 测定法以满足任何实验需要，其有效系统可缩短实验时间 和降低测序成本。
这种全新的分析系统克服了传统检测的局限性，例如 微阵列和大量细胞 RNAseq，这些检测通过实现对各个细胞 之间的微妙差异的观察，依赖于对多个细胞的平均检测。 用户可以鉴定和表征新型和罕见细胞类型，其进一步帮助 理解从免疫学到肿瘤学等多个领域内的生物学过程。
BD RhapsodyTM 单细胞分析系统
平行分析数千个单细胞内数百个基因的表达水平
数千个单细胞数百个基因的平行分析
单细胞 RNAseq 正在改变我们对细胞的理解。 BD Rhapsody™单细胞分析系统基于 BD 在细胞生物学领域 40 年的专业技术，满足您的实验需求，在单细胞水平理解细 胞形态和功能。
微孔
条码标记微球 细胞
mRNA 条码标记微球 裂解后的细胞
在微孔中，一个细胞 与一个条码标记微球 匹配
裂 解 细 胞 将 mRNA 与微球上条码标记的 捕获寡核苷酸杂交
微球回收
cDNA 合成
图 1.
开始 - 细胞捕获和分离步骤
BD Rhapsody 卡式芯片可以在 磁性的寡核苷酸条形码标记微球上 实现单细胞捕获和 mRNA 转录子的 分子标签。然后将这些微BD 分子标签
当对序列读取进行计数时，PCR 扩增偏差可导致基因定量不准确。BD 的分子标签专利技术为单个细胞的单个基因 分配了独特的分子索引，也称为“分子条形码”。实验者可借此克服扩增偏差，更准确地计算转录水平。
为您的实验定制工作流程
对于不同用户和实验，单细胞实验工作流程往往需要不同程度的样本操作、质量和通量。BD 仪器选项可以根据具 体需求进行配置。BD FACS 分选机（如 BD FACSMelody™）是 BD Rhapsody 系统上游样本富集的良好选择。BD Rhapsody 扫描仪提供自动化细胞计数和细胞样本活性测试，帮助用户制备适用于卡式芯片单细胞捕获的最佳浓度的样本。扫描仪 提供了卡式芯片上微球捕获细胞的计数。BD Rhapsody 上样台轻巧便携，可在实验室内轻松移动。同样还提供生物信息 学途径和可视化工具。这些工具包括 UMI 分析算法和可视化工具，即使没有经验的用户也可分析和理解单细胞数据。
图 4.使用 BD Rhapsody 的微孔之间的最小串扰和低多重态率
分数
小鼠 UMI
人 小鼠
人 UMI 单细胞分 数 平均单细 胞纯度
细胞数
使单细胞测序效率更高
靶向方法对单细胞分析的益处通过使用竞争产品的 WTA 测定和 BD Rhapsody 免疫反应组合（panel）（人）在 相似的测序深度下对外周血单核细胞（PBMC）进行表达谱 分析来证明。虽然两种测定方法的 t-SNE 表达谱分析都显 示了已知 PMBC 细胞类型的聚类结果，靶向组合（panel） 显示了比 WTA 更高的灵敏度（读数/细胞）和 UMI 计数效 率。BD Rhapsody 测定实现了与竞品 A 测定类似的聚类 性能，而测序读数降低了近 10 倍（靶向读数 2k vs. WTA 读 数 20k）。与使用 WTA 方法不同，靶向组合（panel）避免 了对多个高表达基因的测序如核糖体蛋白或低表达变异 性，从而提高测定效率。
由于与高通量实验方法相关的测序成本，单细胞实验往往非常昂贵。BD Rhapsody 单细胞分析系统设计有多个功能， 可以更有效地利用测序来降低实验成本。
● 靶向测定 - 由于检测灵敏度的提高，特定的基因组合方法可使用少量的时间和成本，帮助产生类似于全转录组分 析（Whole Transcriptome Analysis，WTA）测定的结果。这种方法还提高了 UMI 计数效率，从而极大程度的节省了 实验时间和成本。
● 储存 - 从样本中得到的完整 cDNA 可在磁性微球上稳定存储，允许将珍贵样本保存长达 16 周。这可使用户在时间 允许的情况下灵活地对样本进行测序，并通过对储存的微球池进行等分或分样来实现同一样本的多个测定。
● 分样—在磁性微球上储存的 cDNA A 可以分成一个或多个等分试样，并使用定制或预先设计的组合（panel）进行扩 增。通过提供对部分样本进行测序的选项和对样本不同组合（panel）进行测试的灵活性，分样可降低成本。
可选 – 在 BD 流式分选仪 上进行细胞分选
样本
通过 BD Rhapsody 进行单细胞 mRNA 捕获和扩增
在 Illumina 平台上进行 测序
BD 基因组数据分析
图 3. 实例：BD Rhapsody 工作流程，包括细胞分离（FACS 可选），细胞捕获和分子标签、测序和数据分析。
更有效的测序可以更低的成本实现更高的通量
使用靶向引物组合（panel）扩增 cDNA
微球 通用寡核苷酸 多重 PCR 1
BD Rhapsody PCR 1 引物*
通用寡核苷酸
多重 PCR 2
BD Rh反D Rhapsody 扫描仪 ● BD Rhapsody 上样台 ● BD Rhanel）
BD Rhapsody 单细胞分析系统如何工作？
图 1 显示了该系统如何实现对数百个基因的基因表达水平进行数字化定量。其采用新的平面阵列微孔用于细胞捕获 并进行基于微球的 3'RNAseq 测定。