深度组学数据分析服务
单细胞多组学数据的生信分析与可视化
数据分析服务
单细胞多组学技术产生的数据具有高维度、稀疏性和复杂性的特点。从原始测序数据到可解读的生物学发现，数据分析是将数据转化为洞察的关键环节。
我们提供覆盖单细胞转录组、表观基因组、空间转录组、免疫组库及 Perturb-seq 的深度数据分析服务。分析流程采用可复现的计算环境与业界被广泛验证的工具生态，围绕“质控—定量—降维—注释—功能解读”的核心逻辑展开，确保结果的可靠性和可追溯性。
服务内容
单细胞转录组分析
- 数据预处理 原始测序数据的拆分、比对、定量与质控，生成基因表达矩阵
- 降维与聚类 基于 PCA、UMAP 等算法的细胞群体划分与可视化
- 差异表达分析 跨细胞类群的差异基因鉴定与统计检验
- 细胞类型注释 基于已知 marker 基因与参考数据集的细胞身份鉴定
- 功能富集分析 GO、KEGG、Reactome、MSigDB 等多数据库通路富集
- 轨迹推断 拟时序分析，重建细胞分化路径与转录动态
- 细胞间通讯分析 配体-受体互作网络的构建与量化评估
- 基因集评分 基于 AUCell、AddModuleScore 等方法的通路活性评估
单细胞表观组学分析
- scATAC-seq 数据预处理与峰识别
- 染色质可及性图谱构建与 motif 富集分析
- 单细胞多组学数据的联合分析（转录组 + 表观组）
空间组学数据解析
- 空间转录组数据的表达映射与可视化
- 空间区域划分与组织微环境解析
- 空间可变基因鉴定
- 空间-单细胞数据的整合映射
免疫组库分析
- 单细胞 TCR/BCR 组库组装与克隆型鉴定
- 免疫细胞克隆性评估与多样性分析
- 抗原特异性富集的克隆型追踪
Perturb-seq 数据分析
- sgRNA 检测、定量与基因分配
- 单扰动与共扰动区分及过滤
- 扰动效率评估与有效扰动细胞筛选
- 基因扰动-转录组表型关联分析
- 多重扰动遗传互作推断
- 基于扰动效应的基因功能聚类与通路映射
多组学数据整合分析
- 跨批次数据校正与整合（Harmony、Seurat RPCA、scVI 等）
- 多组学分子亚型发现
- 基因调控网络推断
- 基因型-表型关联分析
- 基于机器学习方法的预测模型构建
交付标准
- 数据交付 表达矩阵、聚类结果、差异分析结果、富集分析结果等结构化的数据表
- 可视化交付 UMAP/t-SNE 聚类图、热图、小提琴图、气泡图、特征图、拟时序轨迹图等标准图件
- 分析报告 方法参数与环境配置说明、结果解读指引
- 专项支持 结合研究目标的分析结果讨论与后续方向建议
分析流程
原始数据
→ 数据质控与预处理
→ 定量与标准化
→ 降维与聚类
→ 差异分析
→ 功能注释
→ 多组学整合
→ 可视化交付
项目协作流程
- 需求沟通 评估研究目标与样本特点，确认分析方案与技术路线
- 方案确认 明确分析内容、交付物清单与时间节点
- 数据分析 按标准化流程执行分析，阶段性反馈关键结果
- 交付与解读 交付完整数据集与分析报告，结果解读协助
可按需提供定制化分析方案。
