点击“AladdinEdu你的AI学习实践工作坊”注册即送-H卡级别算力沉浸式云原生集成开发环境80G大显存多卡并行按量弹性计费教育用户更享超低价。摘要单细胞RNA测序scRNA-seq技术彻底改变了我们对细胞异质性的认识使研究者能够以前所未有的分辨率解析复杂组织的细胞组成和状态。本文系统对比三大主流单细胞测序技术商业化平台10x Genomics基于微滴微流体、高通量低成本方法Drop-seq基于微滴分离以及高灵敏度全长转录本方法Smart-seq2基于孔板。深入解析每种技术的核心原理、实验流程、数据特征、通量规模、灵敏度和成本差异并通过实际应用场景分析细胞图谱绘制、稀有细胞鉴定、发育轨迹推断等为研究者提供选型指导。最后展望单细胞多组学与空间转录组融合的未来趋势。关键词单细胞RNA测序10x GenomicsDrop-seqSmart-seq2细胞异质性微滴技术1. 引言细胞是生命的基本单位但传统“批量”RNA测序bulk RNA-seq只能测量细胞群体中基因表达的平均水平掩盖了细胞间的异质性。2009年Tang等人首次报道了单细胞转录组测序方法开启了单细胞基因组学的新纪元。此后单细胞测序技术迅猛发展涌现出多种技术平台其中最具代表性的包括基于微滴微流体的10x Genomics Chromium平台、基于微滴分离的低成本方法Drop-seq以及基于孔板的高灵敏度全长转录本扩增方法Smart-seq2。这些技术各有千秋10x Genomics以高通量、商业化成熟和完整分析生态著称成为目前应用最广泛的平台Drop-seq以其低成本、开源可定制的特点在学术实验室中广受欢迎Smart-seq2则以高灵敏度和全长转录本覆盖为优势尤其适用于检测可变剪接和稀有突变。理解这些技术的原理、性能和应用场景对于设计单细胞实验和解读数据至关重要。本文将从技术原理、实验流程、数据特征、应用场景和成本效益等维度对这三种主流scRNA-seq技术进行全面对比帮助读者根据研究需求选择最合适的方法。2. 技术原理与实验流程2.1 10x Genomics Chromium平台10x Genomics是目前最成熟、应用最广的商业化单细胞测序平台。其核心是基于微滴微流体droplet microfluidics技术使用专有的Chromium Controller或Next GEM系统在几分钟内将单个细胞与凝胶微珠Gel Beads封装入油包水微滴中实现单细胞分离和文库构建。核心组件凝胶微珠每个微珠表面携带数百万条独特的寡核苷酸序列包括10x barcode每个微珠独有用于标记来自同一细胞的转录本约10⁶种组合。UMIUnique Molecular Identifier10-12 bp随机序列用于标记单个转录本分子消除PCR扩增偏差。捕获序列poly(dT)结合mRNA的polyA尾。微滴生成在微流体芯片上细胞悬液、凝胶微珠和油相同时注入形成约100 pL的油包水微滴。理想状态下每个微滴包含一个细胞和一个凝胶微珠。细胞裂解与反转录在微滴内细胞被裂解mRNA与凝胶微珠上的捕获序列结合进行反转录生成带有细胞barcode和UMI的cDNA。破乳与文库构建打破微滴收集cDNA进行PCR扩增和文库构建最后在Illumina平台测序。特点高通量每个样本可捕获数千至数万个细胞Chromium X可达数十万。低双胞率通过微流体精确控制双胞率通常1%/1000细胞。自动化流程从细胞悬液到文库制备约8小时商业化试剂盒保证了稳定性和重复性。数据分析生态提供Cell Ranger、Loupe Browser等官方软件以及Seurat、Scanpy等社区工具的无缝对接。2.2 Drop-seqDrop-seq由McCarroll实验室于2015年开发是首个公开的基于微滴的高通量单细胞测序方法其设计思路与10x相似但采用开源、低成本的方式使用自制的微流体装置和磁珠。核心组件条形码磁珠每个磁珠表面携带大量寡核苷酸包括细胞barcode12 bp每个磁珠独有约800万种组合。UMI8 bp。捕获序列poly(dT)。微滴生成使用自制微流体芯片或商用PDMS芯片将细胞、磁珠和油相混合形成微滴。由于装置自建通量、均一性依赖操作经验。细胞裂解与反转录与10x类似在微滴内进行反转录。破乳与文库构建收集cDNA用PCR扩增构建文库。特点低成本试剂和耗材成本约为0.05-0.10美元/细胞远低于10x。可定制研究者可自行调整实验参数适用于特殊样本如组织解离优化。高通量一次实验可处理数千至数万细胞与10x相当。技术门槛高需自制微流体芯片、优化液滴生成条件对实验室设备和人员技能要求较高。2.3 Smart-seq2Smart-seq2Switching mechanism at the 5’ end of RNA transcript2013年是孔板plate-based单细胞测序的代表由Regev和Sandberg团队开发与微滴方法形成互补。它不依赖于微滴而是通过FACS或手动分选将单个细胞分配到96孔或384孔板中对每个细胞独立进行全长转录本扩增。核心流程单细胞分离使用流式细胞仪FACS、显微操作或激光捕获显微切割LCM将单个细胞分选到含有裂解液的孔板中。细胞裂解与反转录在孔板中裂解细胞使用oligo(dT)引物含TSO接头反转录利用逆转录酶的末端转移酶活性在cDNA 3’端添加多C序列与TSO引物含多G结合实现5’端模板转换从而获得全长cDNA。PCR扩增对cDNA进行线性扩增通常18-24个循环获得足够量用于建库。文库构建与测序通过转座酶Tn5或超声片段化构建测序文库通常使用Illumina平台测序。特点高灵敏度可检测到低表达基因包括非polyA转录本通过随机引物。全长转录本覆盖能检测可变剪接、基因融合、等位基因特异性表达等。低通量一次实验通常处理96-384个细胞耗时数天。成本高每细胞成本约2-5美元含试剂和测序但随通量增加而降低。适合珍贵样本对于细胞数量有限的场景如稀有细胞、活检组织Smart-seq2能获得更全面的转录组信息。3. 数据特征对比特征10x GenomicsDrop-seqSmart-seq2捕获通量数千至数万细胞/样本数千至数万细胞/样本96-384细胞/板可多板并行双胞率约0.4-1% / 1000细胞约1-3% / 1000细胞无单细胞孔检测灵敏度中等约1000-5000基因/细胞中等约1000-3000基因/细胞高约5000-10000基因/细胞转录本覆盖3’端或5’端取决于试剂盒3’端全长UMI使用是用于绝对定量是用于绝对定量否通常无UMI技术重复性高自动化中依赖操作高可批量处理适用样本新鲜或固定细胞悬液新鲜细胞悬液多种样本新鲜、冻存、低细胞数成本/细胞约0.5-1.0美元约0.05-0.10美元约2-5美元数据分析软件Cell Ranger (官方)Drop-seq Tools通用Seurat, Scanpy, etc.3.1 灵敏度与基因检测数Smart-seq2由于使用了全长扩增和更灵敏的逆转录体系通常能检测到更多基因尤其在低表达水平而10x和Drop-seq受限于3’端捕获和文库复杂度灵敏度略低但足以进行细胞聚类和差异表达分析。3.2 定量准确性10x和Drop-seq通过UMI进行分子计数可有效校正PCR扩增偏差实现绝对定量Smart-seq2通常无UMI依赖标准化方法如TPM进行相对定量。3.3 转录本信息Smart-seq2提供全长转录本可用于检测可变剪接、RNA编辑、等位基因特异性表达10x和Drop-seq仅提供3’端信息适合基因水平表达定量但无法研究剪接变异除非使用5’端捕获或专门的全长方案。4. 应用场景分析4.1 细胞图谱绘制与大规模细胞普查对于构建组织或器官的细胞图谱需要高通量、高重复性的技术。10x Genomics凭借其标准化流程和完整数据分析生态成为人类细胞图谱Human Cell Atlas等大型项目的首选。Drop-seq也可用于大规模细胞图谱构建尤其适用于预算有限的实验室。4.2 稀有细胞类型鉴定当研究者需要从大量细胞中捕获稀有细胞如肿瘤干细胞、免疫细胞亚群时高通量平台更具优势。10x和Drop-seq可一次处理数万细胞提高发现稀有类型的概率。若稀有细胞数量极少Smart-seq2的高灵敏度反而能更全面地描述其转录组特征。4.3 发育轨迹与分化研究对于研究细胞分化过程如胚胎发育、干细胞分化通常需要解析连续状态的变化。高通量平台10x、Drop-seq可捕获足够多的中间状态细胞结合拟时序分析如Monocle、Slingshot重建轨迹。Smart-seq2则更适合在已知轨迹上深入分析转录本异构体变化。4.4 肿瘤异质性与微环境肿瘤样本中混杂多种细胞类型肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞高通量单细胞测序可揭示肿瘤内异质性和细胞间相互作用。10x在此领域应用最广其官方提供的肿瘤分析流程Cell Ranger Loupe和第三方工具如TISCH已形成成熟生态。4.5 疾病机制与药物响应对于临床样本如活检组织细胞数量有限。Smart-seq2的孔板方式可充分利用每个细胞获得更全面的转录组信息适用于探究特定细胞类型的致病机制。高通量平台则适合在患者队列中比较细胞组成差异。4.6 特殊样本如胚胎、神经元某些样本细胞大小、形态特殊或需要保存空间信息技术选择需谨慎。Smart-seq2可适应各种细胞类型且可结合激光捕获显微切割LCM保留空间位置10x和Drop-seq要求细胞悬液质量高对于脆弱细胞如神经元可能损失。5. 优缺点与选择建议5.1 10x Genomics优点高通量、自动化、重复性好。完整的产品线单细胞转录组、免疫组库、ATAC-seq、空间转录组。数据兼容性强社区资源丰富。双胞率低适合精细细胞亚群分析。缺点成本相对较高尤其试剂盒。设备采购和维护成本高需Chromium Controller。仅提供3’/5’端信息无法检测可变剪接。对细胞悬液质量要求高活率80%无细胞团块。适用场景大规模细胞图谱、临床样本队列、药物筛选、免疫图谱等。5.2 Drop-seq优点极低成本适合预算有限的实验室。开源可灵活调整实验参数。高通量与10x相当。缺点需要自制微流体芯片和装置技术门槛高。双胞率略高需严格质控。数据稳定性受操作影响大。无官方技术支持依赖实验室自主优化。适用场景资源有限但需要高通量测序的研究或需要定制化实验的实验室。5.3 Smart-seq2优点高灵敏度可检测低表达基因。全长转录本可研究剪接、突变等。适合少量珍贵细胞。无需专用设备常规分子生物学实验室即可开展。缺点通量低成本高。无UMI定量准确性受PCR影响。实验耗时较长分选、建库。后续数据分析需自行处理批次效应。适用场景稀有细胞类型、少量样本、需要可变剪接信息的研究、验证性实验。5.4 选择策略框架研究目标推荐技术理由构建完整细胞图谱10x Genomics高通量、高重复性社区认可度高发现稀有细胞亚群10x或Drop-seq通量高可捕获稀有类型解析发育轨迹10x或Drop-seq 拟时序需要大量中间状态细胞研究可变剪接或等位基因表达Smart-seq2全长转录本覆盖临床活检样本细胞数少Smart-seq2充分利用每个细胞预算有限Drop-seq成本最低已有10x仪器10x Genomics自动化便利6. 未来趋势6.1 多组学融合单细胞技术正从单一转录组向多组学延伸如10x Genomics已推出同时检测基因表达和细胞表面蛋白CITE-seq、染色质可及性scATAC-seq的解决方案。未来单细胞水平的基因组、表观组、蛋白质组、代谢组整合将成为主流。6.2 空间转录组单细胞测序丢失了组织空间位置信息而空间转录组技术如10x Visium、MERSCOPE可将转录组映射回组织切片实现原位单细胞分辨率。未来空间与单细胞数据的整合将提供更完整的生物学图像。6.3 长读长单细胞测序结合PacBio或ONT长读长单细胞全长转录本测序可解析复杂的可变剪接、基因融合和RNA编辑弥补目前短读长平台的不足。6.4 活细胞与动态追踪新出现的单细胞活细胞测序技术如Live-seq允许对活细胞进行转录组分析后仍保持细胞活力实现动态追踪。这将为细胞状态转变机制研究开辟新方向。7. 结语10x Genomics、Drop-seq和Smart-seq2分别代表了单细胞RNA测序技术的三种主流范式商业化高通量、开源高通量和高灵敏度全长。它们不是相互替代的关系而是互补共存。研究者应根据实验目的、样本特征、预算和技术条件选择最适合的平台甚至组合使用如先用10x进行细胞图谱绘制再对感兴趣细胞群用Smart-seq2进行深度测序。单细胞技术的爆发为生命科学带来了前所未有的洞察力。未来随着技术的不断迭代和多组学融合我们将能够以前所未有的精度理解细胞异质性、发育动态和疾病机制推动精准医学和基础研究迈向新高度。参考文献Zheng, G. X., et al. (2017). Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells.Nature Communications, 8(1), 14049.Macosko, E. Z., et al. (2015). Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets.Cell, 161(5), 1202-1214.Picelli, S., et al. (2013). Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells.Nature Methods, 10(11), 1096-1098.Stuart, T., Satija, R. (2019). Integrative single-cell analysis.Nature Reviews Genetics, 20(5), 257-272.Luecken, M. D., Theis, F. J. (2019). Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial.Molecular Systems Biology, 15(6), e8746.点击“AladdinEdu你的AI学习实践工作坊”注册即送-H卡级别算力沉浸式云原生集成开发环境80G大显存多卡并行按量弹性计费教育用户更享超低价。
单细胞RNA测序技术爆发：10x Genomics、Smart-seq2、Drop-seq的原理与应用对比
发布时间：2026/5/19 12:33:24
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GEM系统在几分钟内将单个细胞与凝胶微珠Gel Beads封装入油包水微滴中实现单细胞分离和文库构建。核心组件凝胶微珠每个微珠表面携带数百万条独特的寡核苷酸序列包括10x barcode每个微珠独有用于标记来自同一细胞的转录本约10⁶种组合。UMIUnique Molecular Identifier10-12 bp随机序列用于标记单个转录本分子消除PCR扩增偏差。捕获序列poly(dT)结合mRNA的polyA尾。微滴生成在微流体芯片上细胞悬液、凝胶微珠和油相同时注入形成约100 pL的油包水微滴。理想状态下每个微滴包含一个细胞和一个凝胶微珠。细胞裂解与反转录在微滴内细胞被裂解mRNA与凝胶微珠上的捕获序列结合进行反转录生成带有细胞barcode和UMI的cDNA。破乳与文库构建打破微滴收集cDNA进行PCR扩增和文库构建最后在Illumina平台测序。特点高通量每个样本可捕获数千至数万个细胞Chromium X可达数十万。低双胞率通过微流体精确控制双胞率通常1%/1000细胞。自动化流程从细胞悬液到文库制备约8小时商业化试剂盒保证了稳定性和重复性。数据分析生态提供Cell Ranger、Loupe Browser等官方软件以及Seurat、Scanpy等社区工具的无缝对接。2.2 Drop-seqDrop-seq由McCarroll实验室于2015年开发是首个公开的基于微滴的高通量单细胞测序方法其设计思路与10x相似但采用开源、低成本的方式使用自制的微流体装置和磁珠。核心组件条形码磁珠每个磁珠表面携带大量寡核苷酸包括细胞barcode12 bp每个磁珠独有约800万种组合。UMI8 bp。捕获序列poly(dT)。微滴生成使用自制微流体芯片或商用PDMS芯片将细胞、磁珠和油相混合形成微滴。由于装置自建通量、均一性依赖操作经验。细胞裂解与反转录与10x类似在微滴内进行反转录。破乳与文库构建收集cDNA用PCR扩增构建文库。特点低成本试剂和耗材成本约为0.05-0.10美元/细胞远低于10x。可定制研究者可自行调整实验参数适用于特殊样本如组织解离优化。高通量一次实验可处理数千至数万细胞与10x相当。技术门槛高需自制微流体芯片、优化液滴生成条件对实验室设备和人员技能要求较高。2.3 Smart-seq2Smart-seq2Switching mechanism at the 5’ end of RNA transcript2013年是孔板plate-based单细胞测序的代表由Regev和Sandberg团队开发与微滴方法形成互补。它不依赖于微滴而是通过FACS或手动分选将单个细胞分配到96孔或384孔板中对每个细胞独立进行全长转录本扩增。核心流程单细胞分离使用流式细胞仪FACS、显微操作或激光捕获显微切割LCM将单个细胞分选到含有裂解液的孔板中。细胞裂解与反转录在孔板中裂解细胞使用oligo(dT)引物含TSO接头反转录利用逆转录酶的末端转移酶活性在cDNA 3’端添加多C序列与TSO引物含多G结合实现5’端模板转换从而获得全长cDNA。PCR扩增对cDNA进行线性扩增通常18-24个循环获得足够量用于建库。文库构建与测序通过转座酶Tn5或超声片段化构建测序文库通常使用Illumina平台测序。特点高灵敏度可检测到低表达基因包括非polyA转录本通过随机引物。全长转录本覆盖能检测可变剪接、基因融合、等位基因特异性表达等。低通量一次实验通常处理96-384个细胞耗时数天。成本高每细胞成本约2-5美元含试剂和测序但随通量增加而降低。适合珍贵样本对于细胞数量有限的场景如稀有细胞、活检组织Smart-seq2能获得更全面的转录组信息。3. 数据特征对比特征10x GenomicsDrop-seqSmart-seq2捕获通量数千至数万细胞/样本数千至数万细胞/样本96-384细胞/板可多板并行双胞率约0.4-1% / 1000细胞约1-3% / 1000细胞无单细胞孔检测灵敏度中等约1000-5000基因/细胞中等约1000-3000基因/细胞高约5000-10000基因/细胞转录本覆盖3’端或5’端取决于试剂盒3’端全长UMI使用是用于绝对定量是用于绝对定量否通常无UMI技术重复性高自动化中依赖操作高可批量处理适用样本新鲜或固定细胞悬液新鲜细胞悬液多种样本新鲜、冻存、低细胞数成本/细胞约0.5-1.0美元约0.05-0.10美元约2-5美元数据分析软件Cell Ranger (官方)Drop-seq Tools通用Seurat, Scanpy, etc.3.1 灵敏度与基因检测数Smart-seq2由于使用了全长扩增和更灵敏的逆转录体系通常能检测到更多基因尤其在低表达水平而10x和Drop-seq受限于3’端捕获和文库复杂度灵敏度略低但足以进行细胞聚类和差异表达分析。3.2 定量准确性10x和Drop-seq通过UMI进行分子计数可有效校正PCR扩增偏差实现绝对定量Smart-seq2通常无UMI依赖标准化方法如TPM进行相对定量。3.3 转录本信息Smart-seq2提供全长转录本可用于检测可变剪接、RNA编辑、等位基因特异性表达10x和Drop-seq仅提供3’端信息适合基因水平表达定量但无法研究剪接变异除非使用5’端捕获或专门的全长方案。4. 应用场景分析4.1 细胞图谱绘制与大规模细胞普查对于构建组织或器官的细胞图谱需要高通量、高重复性的技术。10x Genomics凭借其标准化流程和完整数据分析生态成为人类细胞图谱Human Cell Atlas等大型项目的首选。Drop-seq也可用于大规模细胞图谱构建尤其适用于预算有限的实验室。4.2 稀有细胞类型鉴定当研究者需要从大量细胞中捕获稀有细胞如肿瘤干细胞、免疫细胞亚群时高通量平台更具优势。10x和Drop-seq可一次处理数万细胞提高发现稀有类型的概率。若稀有细胞数量极少Smart-seq2的高灵敏度反而能更全面地描述其转录组特征。4.3 发育轨迹与分化研究对于研究细胞分化过程如胚胎发育、干细胞分化通常需要解析连续状态的变化。高通量平台10x、Drop-seq可捕获足够多的中间状态细胞结合拟时序分析如Monocle、Slingshot重建轨迹。Smart-seq2则更适合在已知轨迹上深入分析转录本异构体变化。4.4 肿瘤异质性与微环境肿瘤样本中混杂多种细胞类型肿瘤细胞、免疫细胞、基质细胞高通量单细胞测序可揭示肿瘤内异质性和细胞间相互作用。10x在此领域应用最广其官方提供的肿瘤分析流程Cell Ranger Loupe和第三方工具如TISCH已形成成熟生态。4.5 疾病机制与药物响应对于临床样本如活检组织细胞数量有限。Smart-seq2的孔板方式可充分利用每个细胞获得更全面的转录组信息适用于探究特定细胞类型的致病机制。高通量平台则适合在患者队列中比较细胞组成差异。4.6 特殊样本如胚胎、神经元某些样本细胞大小、形态特殊或需要保存空间信息技术选择需谨慎。Smart-seq2可适应各种细胞类型且可结合激光捕获显微切割LCM保留空间位置10x和Drop-seq要求细胞悬液质量高对于脆弱细胞如神经元可能损失。5. 优缺点与选择建议5.1 10x Genomics优点高通量、自动化、重复性好。完整的产品线单细胞转录组、免疫组库、ATAC-seq、空间转录组。数据兼容性强社区资源丰富。双胞率低适合精细细胞亚群分析。缺点成本相对较高尤其试剂盒。设备采购和维护成本高需Chromium Controller。仅提供3’/5’端信息无法检测可变剪接。对细胞悬液质量要求高活率80%无细胞团块。适用场景大规模细胞图谱、临床样本队列、药物筛选、免疫图谱等。5.2 Drop-seq优点极低成本适合预算有限的实验室。开源可灵活调整实验参数。高通量与10x相当。缺点需要自制微流体芯片和装置技术门槛高。双胞率略高需严格质控。数据稳定性受操作影响大。无官方技术支持依赖实验室自主优化。适用场景资源有限但需要高通量测序的研究或需要定制化实验的实验室。5.3 Smart-seq2优点高灵敏度可检测低表达基因。全长转录本可研究剪接、突变等。适合少量珍贵细胞。无需专用设备常规分子生物学实验室即可开展。缺点通量低成本高。无UMI定量准确性受PCR影响。实验耗时较长分选、建库。后续数据分析需自行处理批次效应。适用场景稀有细胞类型、少量样本、需要可变剪接信息的研究、验证性实验。5.4 选择策略框架研究目标推荐技术理由构建完整细胞图谱10x Genomics高通量、高重复性社区认可度高发现稀有细胞亚群10x或Drop-seq通量高可捕获稀有类型解析发育轨迹10x或Drop-seq 拟时序需要大量中间状态细胞研究可变剪接或等位基因表达Smart-seq2全长转录本覆盖临床活检样本细胞数少Smart-seq2充分利用每个细胞预算有限Drop-seq成本最低已有10x仪器10x Genomics自动化便利6. 未来趋势6.1 多组学融合单细胞技术正从单一转录组向多组学延伸如10x Genomics已推出同时检测基因表达和细胞表面蛋白CITE-seq、染色质可及性scATAC-seq的解决方案。未来单细胞水平的基因组、表观组、蛋白质组、代谢组整合将成为主流。6.2 空间转录组单细胞测序丢失了组织空间位置信息而空间转录组技术如10x Visium、MERSCOPE可将转录组映射回组织切片实现原位单细胞分辨率。未来空间与单细胞数据的整合将提供更完整的生物学图像。6.3 长读长单细胞测序结合PacBio或ONT长读长单细胞全长转录本测序可解析复杂的可变剪接、基因融合和RNA编辑弥补目前短读长平台的不足。6.4 活细胞与动态追踪新出现的单细胞活细胞测序技术如Live-seq允许对活细胞进行转录组分析后仍保持细胞活力实现动态追踪。这将为细胞状态转变机制研究开辟新方向。7. 结语10x Genomics、Drop-seq和Smart-seq2分别代表了单细胞RNA测序技术的三种主流范式商业化高通量、开源高通量和高灵敏度全长。它们不是相互替代的关系而是互补共存。研究者应根据实验目的、样本特征、预算和技术条件选择最适合的平台甚至组合使用如先用10x进行细胞图谱绘制再对感兴趣细胞群用Smart-seq2进行深度测序。单细胞技术的爆发为生命科学带来了前所未有的洞察力。未来随着技术的不断迭代和多组学融合我们将能够以前所未有的精度理解细胞异质性、发育动态和疾病机制推动精准医学和基础研究迈向新高度。参考文献Zheng, G. X., et al. (2017). Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells.Nature Communications, 8(1), 14049.Macosko, E. Z., et al. (2015). Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets.Cell, 161(5), 1202-1214.Picelli, S., et al. (2013). Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells.Nature Methods, 10(11), 1096-1098.Stuart, T., Satija, R. (2019). Integrative single-cell analysis.Nature Reviews Genetics, 20(5), 257-272.Luecken, M. D., Theis, F. J. (2019). Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial.Molecular Systems Biology, 15(6), e8746.点击“AladdinEdu你的AI学习实践工作坊”注册即送-H卡级别算力沉浸式云原生集成开发环境80G大显存多卡并行按量弹性计费教育用户更享超低价。
