概要

シングルセルレベルで遺伝子発現を網羅的に解析します。組織（バルク）での解析では、個々の細胞の転写産物が混ぜ合わされ、構成細胞の平均値が結果として現れます。一方、​シングルセル解析では組織を構成する細胞一つ一つについて解析することで、より多くの情報を得られます。

特長

• 細胞調製の条件検討サポート
  シングルセル解析において品質の良いデータを得るためには、細胞調製の工程が非常に重要となります。コストに見合う試験結果をご提供できるよう、必要に応じてご依頼前に試験サンプルに関してインタビューを行い、品質の良いデータを得るための条件検討サポートを標準サービスとして実施します。
• 柔軟なデータ解析
  細胞調製における条件検討のサポートや、カウンセリングに基づいたカスタム性の高いシングルセル解析プロセスの構築、論文作成を視野に入れた図版作成など、柔軟な研究支援を行ない、お客様の研究プロジェクトにおけるシングルセル解析の威力を最大化します。
• 丁寧なビフォア・アフターサポート
  15名以上のPh.D.が在籍しており、サポート体制に力を入れています。

サービスプラン

サンプル受入要件

・接着細胞の場合は50万個以上を推奨（浮遊細胞の場合はお問い合わせください）
・凍結融解後の細胞生存率が90% 以上を推奨（自動セルカウンターに加え、目視によるカウントを推奨）
＊ 詳細はお問い合わせください。凍結保存によって十分な細胞生存率が保てない場合や、細胞数が少ない場合は、細胞数・濃度・細胞のタイプなどの詳細を確認させていただき、サンプル調製方法や輸送方法を検討することでお受けできる場合がございますので、お問い合わせください。

シングルセル解析のポイント

1. 細胞の分類 ーデータをもとにした分類で細胞集団の内訳の把握
2. 遺伝子発現の違いを通じた細胞集団の比較 ー細胞集団間の差異、機能的特徴の発見
3. 新しい細胞集団の発見 ー細胞亜集団の発見・機能解析によるバイオマーカー・創薬標的の発見
4. 細胞決定の道筋をたどる ー遺伝子発現変化による疑似的な時間軸の発見・細胞運命分岐の発見

生物の体は「機能の異なる様々な細胞」でできています。組織（バルク）での解析では、個々の細胞の転写産物が混ぜ合わされ、構成細胞の平均値が結果として現れます。つまり、個々の細胞の値は隠されてしまいます。
​シングルセル解析は組織を構成する細胞一つ一つについて解析することで、より多くの情報を得られます。また、教師なしクラスタリングにより、各細胞のデータのみを使って細胞の種類を分類することができます。

シングルセルRNA-seq解析の流れ（一例）

(1) 細胞データの確認
シングルセルRNA-seq解析データから、検出遺伝子数やRNA分子数、ミトコンドリアRNA量などを確認し、それぞれの細胞の中でライブラリーが適切に作られているものを選びます（データのフィルタリング）。

(2) 標準化とスケーリング
選別された信頼性の高い細胞集団データを使って、発現変動遺伝子を抽出し、これをクラスタリングに利用します。


(3) クラスタリングと次元圧縮
シングルセルデータは多くの細胞データを含むため、PCAなどでは多くの次元に分かれます。あまりにもデータが多く複雑なので、情報をできるだけ多く利用するために「次元圧縮」を行います。

(4) 細胞特徴の抽出
作られたクラスタリング結果から細胞集団ごとの特徴を確認します。統計処理により各細胞集団の主要な発現遺伝子（マーカー遺伝子）を検出することで、それぞれの細胞集団の機能の違いがわかります。さらに、個々の遺伝子の発現レベルの可視化により、集団全体で発現変動する遺伝子や集団の一部で発現変動をしている遺伝子などを確認できます。

(5) 細胞特徴の比較
2種類以上のサンプル（コントロール群と試験群）を同時に解析することで、同じ細胞集団の中の微細な変化を比較できます。シングルセルRNA-seq解析は臨床サンプルの比較にも非常に効果的です