Single Cell 시퀀싱은 전통적으로 숏리드 시퀀싱에 의존해 왔으며, 이는 Single Cell 유전자 발현에 대한 정보를 효과적으로 제공하지만 대체 스플라이싱, 스플라이싱 조절, 전사체 복잡성 및 아이소폼 다양성에 관한 정보를 포착하는 데에는 한계가 있습니다.
Single Cell 분석에 롱리드 시퀀싱을 도입하면 기존 숏리드 시퀀싱 방법에서 나타나는 이러한 한계를 보완할 수 있습니다. 이러한 통합은 분자 메커니즘에 대한 통찰을 제공하여 복잡한 구조 변이를 식별하고, 전장 전사체의 대체 스플라이싱 사건을 포괄적으로 탐색하며, 단일세포 수준에서 세포 유형 특이적 mRNA 아이소폼의 발현을 분석할 수 있도록 합니다.
빠른 처리와 신뢰할 수 있는 결과로 200건 이상의 단일세포 롱리드 RNA-seq 프로젝트를 완료했습니다.
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핵 추출 및 동결 조직 샘플에 최적화된 파이프라인을 포함한 유연한 워크플로를 제공합니다.
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GEM-X가 탑재된 10x Chromium X와 숏리드 및 롱리드 시퀀싱을 위한 Illumina 및 Nanopore를 활용합니다.
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고처리량 플랫폼, 전문가 지원 및 고품질 데이터를 기반으로 비용 효율적인 롱리드 단일세포 솔루션을 제공합니다.
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프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있도록 최단 2주 이내에 고품질 시퀀싱 데이터를 제공합니다.
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WES, 전사체 및 후성유전체 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 더욱 심층적인 생물학적·기능적 통찰을 제공합니다.
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핵 추출 및 동결 조직 샘플에 최적화된 파이프라인을 포함한 유연한 워크플로를 제공합니다.
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GEM-X가 탑재된 10x Chromium X와 숏리드 및 롱리드 시퀀싱을 위한 Illumina 및 Nanopore를 활용합니다.
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고처리량 플랫폼, 전문가 지원 및 고품질 데이터를 기반으로 비용 효율적인 롱리드 단일세포 솔루션을 제공합니다.
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프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있도록 최단 2주 이내에 고품질 시퀀싱 데이터를 제공합니다.
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WES, 전사체 및 후성유전체 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 더욱 심층적인 생물학적·기능적 통찰을 제공합니다.
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유전 질환, 암 및 집단 연구를 위해 인간 유전학에 대한 포괄적인 통찰을 확보합니다.
전장 스플라이스 변이체를 명확하게 식별하고 정량화합니다. 이는 뇌나 암과 같은 복잡한 조직의 기능적 다양성을 이해하는 데 매우 중요합니다.
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롱리드는 융합 절단점 전체를 포괄하므로 단일 암세포에서 복잡한 종양 유발 유전자 융합을 정확하게 검출할 수 있습니다.
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유전 질환, 암 및 집단 연구를 위해 인간 유전학에 대한 포괄적인 통찰을 확보합니다.
전장 스플라이스 변이체를 명확하게 식별하고 정량화합니다. 이는 뇌나 암과 같은 복잡한 조직의 기능적 다양성을 이해하는 데 매우 중요합니다.
전장 스플라이스 변이체를 명확하게 식별하고 정량화합니다. 이는 뇌나 암과 같은 복잡한 조직의 기능적 다양성을 이해하는 데 매우 중요합니다.
롱리드는 융합 절단점 전체를 포괄하므로 단일 암세포에서 복잡한 종양 유발 유전자 융합을 정확하게 검출할 수 있습니다.
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샘플 양은 참고용으로만 제시되어 있습니다. 자세한 내용은 샘플준비 가이드를 다운로드하여 확인하세요. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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|---|---|
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|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
권장 데이터 생산량과 표시되는 분석 내용은 참고용일 뿐입니다. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
당사는 고객이 최고 품질의 데이터를 얻을 수 있도록 엔드투엔드 서비스 제품군을 제공합니다. 여기에는 실험 설계 분야의 응용 전문가와 진행하는 프로젝트 사전 상담, 샘플 준비, 라이브러리 구축, 시퀀싱, 데이터 품질 보증 및 생물정보학 분석이 포함됩니다.
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
당사는 고객이 최고 품질의 데이터를 얻을 수 있도록 엔드투엔드 서비스 제품군을 제공합니다. 여기에는 실험 설계 분야의 응용 전문가와 진행하는 프로젝트 사전 상담, 샘플 준비, 라이브러리 구축, 시퀀싱, 데이터 품질 보증 및 생물정보학 분석이 포함됩니다.
권장 데이터 생산량과 표시되는 분석 내용은 참고용일 뿐입니다. 자세한 정보가 필요하시면 맞춤 요청을 가지고 저희에게 연락해주세요.
| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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균일 다양체 근사 및 투영(UMAP)을 이용한 세포 클러스터 비주얼리제이션.
S100A4 유전자의 발현 수준은 세포 유형 특이성을 나타내지 않지만, 아이소폼은 서로 다른 세포 집단에서 차등 발현을 보입니다.
SDC4:SH3PXD2B 융합 유전자는 롱리드 시퀀싱 결과를 통해서만 식별할 수 있습니다.
균일 다양체 근사 및 투영(UMAP)을 이용한 세포 클러스터 비주얼리제이션.
S100A4 유전자의 발현 수준은 세포 유형 특이성을 나타내지 않지만, 아이소폼은 서로 다른 세포 집단에서 차등 발현을 보입니다.
SDC4:SH3PXD2B 융합 유전자는 롱리드 시퀀싱 결과를 통해서만 식별할 수 있습니다.
균일 다양체 근사 및 투영(UMAP)을 이용한 세포 클러스터 비주얼리제이션.
S100A4 유전자의 발현 수준은 세포 유형 특이성을 나타내지 않지만, 아이소폼은 서로 다른 세포 집단에서 차등 발현을 보입니다.
SDC4:SH3PXD2B 융합 유전자는 롱리드 시퀀싱 결과를 통해서만 식별할 수 있습니다.
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Single Cell 시퀀싱은 전통적으로 숏리드 시퀀싱에 의존해 왔으며, 이는 Single Cell 유전자 발현에 대한 정보를 효과적으로 제공하지만 대체 스플라이싱, 스플라이싱 조절, 전사체 복잡성 및 아이소폼 다양성에 관한 정보를 포착하는 데에는 한계가 있습니다.
Single Cell 분석에 롱리드 시퀀싱을 도입하면 기존 숏리드 시퀀싱 방법에서 나타나는 이러한 한계를 보완할 수 있습니다. 이러한 통합은 분자 메커니즘에 대한 통찰을 제공하여 복잡한 구조 변이를 식별하고, 전장 전사체의 대체 스플라이싱 사건을 포괄적으로 탐색하며, 단일세포 수준에서 세포 유형 특이적 mRNA 아이소폼의 발현을 분석할 수 있도록 합니다.
빠른 처리와 신뢰할 수 있는 결과로 200건 이상의 단일세포 롱리드 RNA-seq 프로젝트를 완료했습니다.
빠른 처리와 신뢰할 수 있는 결과로 200건 이상의 단일세포 롱리드 RNA-seq 프로젝트를 완료했습니다.
핵 추출 및 동결 조직 샘플에 최적화된 파이프라인을 포함한 유연한 워크플로를 제공합니다.
핵 추출 및 동결 조직 샘플에 최적화된 파이프라인을 포함한 유연한 워크플로를 제공합니다.
GEM-X가 탑재된 10x Chromium X와 숏리드 및 롱리드 시퀀싱을 위한 Illumina 및 Nanopore를 활용합니다.
GEM-X가 탑재된 10x Chromium X와 숏리드 및 롱리드 시퀀싱을 위한 Illumina 및 Nanopore를 활용합니다.
고처리량 플랫폼, 전문가 지원 및 고품질 데이터를 기반으로 비용 효율적인 롱리드 단일세포 솔루션을 제공합니다.
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프로젝트를 효율적으로 진행할 수 있도록 최단 2주 이내에 고품질 시퀀싱 데이터를 제공합니다.
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WES, 전사체 및 후성유전체 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 더욱 심층적인 생물학적·기능적 통찰을 제공합니다.
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핵 추출 및 동결 조직 샘플에 최적화된 파이프라인을 포함한 유연한 워크플로를 제공합니다.
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전장 스플라이스 변이체를 명확하게 식별하고 정량화합니다. 이는 뇌나 암과 같은 복잡한 조직의 기능적 다양성을 이해하는 데 매우 중요합니다.
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롱리드는 융합 절단점 전체를 포괄하므로 단일 암세포에서 복잡한 종양 유발 유전자 융합을 정확하게 검출할 수 있습니다.
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유전 질환, 암 및 집단 연구를 위해 인간 유전학에 대한 포괄적인 통찰을 확보합니다.
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| Sample Type | Sample Amount |
|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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|---|---|
| Single cell suspension | ≥ 1,000,000 cells |
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
당사는 고객이 최고 품질의 데이터를 얻을 수 있도록 엔드투엔드 서비스 제품군을 제공합니다. 여기에는 실험 설계 분야의 응용 전문가와 진행하는 프로젝트 사전 상담, 샘플 준비, 라이브러리 구축, 시퀀싱, 데이터 품질 보증 및 생물정보학 분석이 포함됩니다.
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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| Sequencing Platform | Illumina NovaSeq System | Nanopore PromethION |
|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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| cDNA from 10x Genomics | ≥ 50 ng |
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|---|---|
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| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
| Recommended Data Output | 50,000 pair reads/cell 100-120Gb | 1 PromethION Flow Cell ~100 M total reads/cell |
| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
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|---|---|---|
| Read length | Paired-end 150bp | Median read length: ~700-1000bp |
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| Data QC Analysis | Cell Ranger Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Summary metrics (sequencing quality, number of cells detected, the mean reads per cell, and the median genes detected per cell et al.) Alignment of reads to genome Gene expression quantification Clustering analysis Differentially expression analysis between clusters Visualization | Wf-single-cell Data QC Identify the cell barcode and UMI sequences present in Nanopore sequencing reads Summary metrics (read quality, number of cells, genes and transcripts identified within each sample, median genes per cell, and sequence saturation) UMAP projections |
| Standard Analysis | Demultiplex BCL files from a sequencer into FASTQs Alignment, UMI counting, Metrics summary Identification of highly variable gene (HVGs) Cell Subpopulation Identification Principal component analysis (PCA) Identify clusters of cells Dimensionality reduction and Visualization Marker gene detection (Differentially expression analysis between clusters) GO/KEGG/Reactome Enrichment Functional Annotation of Transcription Factor Protein-Protein Interaction Network Analysis | Data QC Mapping and Quantification Seurat analysis: Dimensionality reduction, clustering, and differential analysis Base on gene Base on transcripts (isoform) GO/KEGG/Reactome Enrichment Analysis Alternative Splicing Fushion Gene Detection |
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균일 다양체 근사 및 투영(UMAP)을 이용한 세포 클러스터 비주얼리제이션.
S100A4 유전자의 발현 수준은 세포 유형 특이성을 나타내지 않지만, 아이소폼은 서로 다른 세포 집단에서 차등 발현을 보입니다.
SDC4:SH3PXD2B 융합 유전자는 롱리드 시퀀싱 결과를 통해서만 식별할 수 있습니다.
균일 다양체 근사 및 투영(UMAP)을 이용한 세포 클러스터 비주얼리제이션.
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SDC4:SH3PXD2B 융합 유전자는 롱리드 시퀀싱 결과를 통해서만 식별할 수 있습니다.
균일 다양체 근사 및 투영(UMAP)을 이용한 세포 클러스터 비주얼리제이션.
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