单细胞全基因组测序检测

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单细胞全基因组测序检测技术报告

一、检测范围

1. 样本类型：适用于人类、小鼠及其他模式生物来源的单个细胞，包括但不限于细胞系、原代细胞（如免疫细胞、肿瘤细胞）及组织解离后的单细胞悬液。
2. 基因组覆盖区域：全基因组覆盖（包括编码区与非编码区），重点检测单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（Indel）、拷贝数变异（CNV）、结构变异（SV）及杂合性缺失（LOH）。
3. 应用领域：肿瘤异质性分析、发育生物学追踪、神经细胞谱系研究、免疫微环境解析及生殖细胞突变检测。

二、检测项目

1. 基因组变异检测
   • 单核苷酸变异（SNV）与插入缺失（Indel）的识别与注释。
   • 拷贝数变异（CNV）分析：检测染色体臂级或局灶性扩增/缺失事件。
   • 结构变异（SV）检测：包括易位、倒位、重复及复杂重排事件。
2. 细胞异质性分析
   • 基于基因组变异的克隆演化与亚群划分。
   • 杂合性缺失（LOH）与基因组不稳定性评估。
3. 数据整合分析
   • 单细胞突变谱与转录组或表观组数据关联分析（需结合其他组学数据）。

三、检测仪器

1. 单细胞分离与捕获：10x Genomics Chromium系统（微流控技术）或流式细胞分选仪（如BD FACSAria III）。
2. 全基因组扩增：基于MALBAC（Multiple Annealing and Looping-Based Amplification Cycles）或MDA（Multiple Displacement Amplification）技术的扩增平台。
3. 文库构建与测序：
   • 建库仪器：Illumina Nextera XT或MGISEQ-2000自动化建库系统。
   • 测序平台：Illumina NovaSeq 6000（PE150模式，平均测序深度≥30×）。
4. 数据分析平台：高性能计算集群（如Intel Xeon处理器，≥512GB内存），配套生物信息学分析软件（如Cell Ranger、GATK、ANNOVAR）。

四、检测方法

1. 单细胞分离与全基因组扩增
   • 采用微流控技术或流式分选分离单细胞，裂解后通过MALBAC或MDA进行全基因组扩增，检测扩增产物质量（Qubit定量及Agilent 2100 Bioanalyzer评估）。
2. 文库制备与测序
   • 扩增DNA片段化（Covaris超声破碎），经末端修复、接头连接及PCR富集后构建测序文库。
   • 文库质检合格后，使用Illumina NovaSeq 6000进行双端测序（PE150），数据产出≥100 Gb/样本。
3. 生物信息学分析
   • 数据预处理：原始数据质控（FastQC）、去接头与低质量序列过滤（Trimmomatic）。
   • 基因组比对：使用BWA-MEM将reads比对至参考基因组（hg38或mm10）。
   • 变异检测：
     • SNV/Indel：GATK Mutect2单细胞模式联合多位点校正。
     • CNV：基于read depth（Control-FREEC）与等位基因频率（HMMcopy）分析。
     • SV：Manta与Lumpy联合检测。
   • 注释与可视化：ANNOVAR注释致病性变异，Circos或Integrative Genomics Viewer（IGV）展示基因组变异图谱。
   • 克隆演化分析：基于PhyloWGS或SCITE构建系统发育树，解析细胞亚群演化关系。

（注：以上内容为技术流程框架，具体参数可根据实验设计调整。）

注意：因业务调整，暂不接受个人委托测试望见谅。