用户测评｜安诺优达：“华大智造DNBSEQ-T7测序平台在不同物种的单细胞文库测序中表现稳定！”

世界上没有两片相同的叶子。对于多细胞生物来说，细胞与细胞之间是有差异的。传统的研究方法是在多细胞水平进行的。因此，最终得到的信号值其实是多个细胞的平均，丢失了异质性的信息。而单细胞测序能够检出混杂样品测序所无法得到的异质性信息。这一特性使得单细胞测序技术推动了整个遗传学领域进入新的次元。

如今，单细胞测序技术已广泛用于基础科研和医学研究，比如单细胞图谱的构建与疾病的研究，该技术对测序通量和数据质量有着较高要求。作为超高通量测序平台的代表，华大智造DNBSEQ-T7在单细胞应用中的测序表现一直以来都是业界关注的焦点。

华大智造超高通量测序平台DNBSEQ-T7

近日，安诺优达对人鼠单细胞样本进行了上机评测，数据表明，在测序数据量一致的情况下，DNBSEQ-T7在预估细胞数、reads基因组比对率、单个细胞中基因数目中位数及测序数据饱和度上与安诺优达原来使用的测序平台实力相当。

Cell Ranger分析结果显示（图1），在测序数据量一致的情况下，DNBSEQ-T7在预估细胞数、基因组比对率、单个细胞中基因数目中位数及测序数据饱和度上与安诺原有平台无显著差异。

图1 Cell Ranger分析统计

同一样本在两个平台间检出的细胞数量相近，其中共有cell barcode占比为96%（图2）。

图2 两平台检出细胞数情况

对两平台的样本表达量进行分析（图3），人样本平台间基因表达结果一致性较高（R²＞0.986）。

高通量测序得到的单细胞数据量大，一次能反映的细胞数量数不胜数。因此，保留原始数据特征的同时降低特征维数去分析细胞数据特征至关重要。对于同一样本基于两个平台的Cell Ranger结果，使用seurat软件整合数据后进行降维聚类分析，UMAP结果显示2个人样本在两平台间的细胞分群高度一致（图4）。选取前10个cluster进行细胞数统计，结果显示两样本在各cluster中的细胞比例无显著差异。

图4 UMAP降维聚类分析

图5 各个cluster的细胞数统计

Cell Ranger分析结果显示（图6），在测序数据量一致的情况下，DNBSEQ-T7在预估每个细胞reads数、测序数据饱和度、reads基因组比对率、有效细胞数统计和每个细胞基因数目中位数上与安诺原有平台实力相当。

图6 Cell Ranger分析统计

同一样本在两种平台间检出细胞数量相近，共有cell barcode占比在96%以上（图7）。

图7 两平台检出细胞数情况

对两平台间的样本基因表达量进行分析（图8），小鼠样本平台间基因表达结果一致性较高（R²＞0.983）。

图8 两平台的样本表达量

对于同一样本基于两个平台的Cell Ranger结果，使用seurat软件整合数据后进行降维聚类分析，UMAP结果显示2个小鼠样本在两平台间的细胞分群高度一致（图9），选取前10个cluster进行细胞数统计，结果显示两样本在各cluster中的细胞比例大致相近。

图9 UMAP降维聚类分析

华大智造DNBSEQ-T7超高通量测序平台在不同物种的单细胞文库的测序中表现稳定，可满足用户的各项需求，同时依托其快速、灵活、超高通量的平台优势，广泛适用于全基因组测序、超深度外显子组测序、表观基因组测序、转录组测序和肿瘤Panel等大型测序项目。

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