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单细胞DNA测序

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单细胞DNA测序

单细胞测序通过对单个细胞进行基因组扩增和测序,解决了用组织样本无法获得不同单个细胞的异质性信息、样本量太少无法进行常规测序的难题,为科学家研究解析单个细胞的行为、机制、与机体的关系等提供了新方向,为早期检测、诊断疾病及疾病的个体化治疗提供指导。

生物信息分析:

单细胞测序可针对性揭示单个细胞整体水平的基因信息,解决了细胞异质性难题。可最真实的获得单克隆细胞的具体突变来源及精准的突变频率,用来研究疾病以及癌症发生发展机制等。

Single cell 全基因组/外显子组测序

 

癌症基因组学

疾病基因组学

标准信息分析A

标准信息分析A+

标准信息分析Pro

去除接头污染序列及低质量数
据比对,产出数据统计SNP 
测、注释和统计InDel检测、注 
释和统计CNV检测、注释和统 
计(仅全基因组测序)SV 
测、注释和统计(仅全基因组 
测序)

1. 数据质控:去除接头污染和
低质量数据 
2.
与参考序列进行比对、统计
测序深度及覆盖度 
3. Somatic SNV/InDel/CNV/SV
检测、注释及统计(肿瘤成对样本)

1. 数据质控:去除接头污染和低质量
数据 
2.
与参考序列进行比对、统计测序深度及覆盖度 
3. Somatic SNV/InDel/CNV/SV
检测、注释及统计(肿瘤成对样本) 
4.
单细胞Germline SNP聚类分析
5. PAC(主成分)分析
6. Heatmap展示图(somatic
SNV
 
7.
高频突变分析(>2对样本)
  7.1高频突变基因统计 
  7.2
高频突变基因富集分析 
8. NMF
突变特征/突变频谱分析
  8.1突变频谱分析 
  8.2NMF
突变特征分析(>2对样本) 
9. NovoDriver
已知驱动基因筛选
10. 基因组变异Circos图展示

1. 样本间协同性分析(肿瘤单细胞样本数量≥2,且必须有组织样本) 
2. MRT
高频突变基因相关性分析(>2对样本) 
  2.1
高频突变基因协同作用分析 
  2.2
高频突变基因互斥作用分析 
3. OncodriveCLUST
驱动基因预测
(>2对样本) 
4.
突变位点分布情况分析
  4.1高频突变基因SNV/InDel突变 
位点展示 
  4.2
预测驱动基因SNV/InDel突变 
位点展示 
5.
高频CNV分析
  5.1 CNV分布分析
  5.2 CNV重现性分析(>2对样
本) 
6.
杂合性缺失(LOH)分析
7. LOF蛋白功能缺失分析
8. NovoDrug高频突变基因靶向用药
预测 
9. NovoDR
耐药突变筛选
10. NovoNoncoding非编码区高频
突变分析(单细胞外显子测序仅不包 
括此分析)

* 定制化信息分析,可结合客户的需求,协商确定定制化信息分析内容

 

           

 

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