超高的细胞通量，利用10X Genomics平台实现真正的单细胞测序。
细胞捕获效率高，可实现大量大细胞的快速高效标记、测序和分析。
项目周期短，技术应用范围广。

1. 测序数据质控和定量	测序序列统计与质控
	数据定量
	多样本数据合并和定量均一化
	最终鉴定细胞表达量矩阵
2.细胞亚群分类	细胞过滤
	单细胞亚群分类
3.Marker基因分析
4.差异基因富集分析	差异基因GO富集性分析
	差异基因KEGG富集性分析

细胞悬液，组织等

Zheng H , Pomyen Y , Hernandez M O , et al. Single cell analysis reveals cancer stem cell heterogeneity in hepatocellular carcinoma[J]. Hepatology, 2018.
Park J , Shrestha R , Qiu C , et al. Single-cell transcriptomics of the mouse kidney reveals potential cellular targets of kidney disease[J]. Science, 2018:eaar2131.

Hepatology：单细胞分析显示肝癌干细胞的异质性
论文标题：Single-cell analysis reveals cancer stem cell heterogeneity in hepatocellular carcinoma
刊登日期：2018年7月
发表杂志：Hepatology
影响因子：14.079
研究机构：美国国家卫生研究院国家癌症研究所、曼谷朱拉蓬研究所、弗雷德里克国家癌症研究实验室
样本类型：肝癌细胞系（HuH1和HuH7) ，手术切除肿瘤样本P1
技术手段：单细胞测序（10X Chromium、SMART-seq）、流式分选

研究背景:
肝细胞癌（HCC，hepatocellular carcinoma）的肿瘤内分子异质性部分归因于肝癌干细胞（CSC，hepatic cancer stem cells）的存在。 由各种细胞表面标志物定义的不同CSC群体可能包含不同的致癌驱动因素，这在定义靶向疗法时构成了挑战。 研究人员在单细胞水平（10X Chromium、SMART-seq）上整合转录组学和功能分析用以评估CSC的异质性程度。结果表明，CSC在单细胞水平上的表型、功能和转录均存在异质性性，不同的CSC亚群具有不同的分子特征。而且有趣的是，不同CSC亚群内的不同基因与HCC预后相关，并且彼此相互独立，表明CSC异质性影响肿瘤内异质性和肿瘤进展。
文章结果:
大量数据表明CD13、CD24、CD44、CD90、CD133、EpCAM等表面标志物可以定义CSC，研究人员选择CD24、CD133、EpCAM分选HuH1和HuH7不同细胞亚群，用于研究CSC生物学和分子水平异质性。免疫荧光染色表明，在两种细胞培养形态下（单层培养、球体培养）,两个HCC细胞系均表现出明显的细胞异质性。

HuH1和HuH7细胞系（原始细胞数分别是1343、1134）正常培养和缺氧培养（促进细胞干性）2周后，研究人员依照三种表面标志物（CD24、CD133、EpCAM）分选细胞，HuH1和HuH7中标志物阳性的CSCs比例分别为15-20%、8-12%，而标志物阴性CSCs比例只有0-5%（下图A-B），培养后不同细胞亚群的自我更新能力差异很大（下图C-D）； 分选后的细胞经过1个月培养后，和未分的得细胞相比，CD133+、EpCAM+、CD24+、Triple+细胞能够扩大成为混合CSCs，而存活下的Triple-细胞能够扩大成混合CSCs，可能是由于部分细胞不是真正的标记阴性细胞，或者标记阴性细胞经历了转换变为标记阳性细胞（下图E）。

 

Hongping Zheng,et al. Single cell analysis reveals cancer stem cell heterogeneity in hepatocellular carcinoma. Hepatology, 2018, doi：10.1002hep.29778