ICB-scSeq（Intelligent Combinatorial Barcoding-single cell Sequencing，智能组合标签法单细胞测序）是由上海其明信息技术有限公司研发的单细胞测序技术，它是一种通过组合标签（combinatorial barcoding）标记RNA细胞起源的单细胞测序的方法，可用于可控规模化分析单细胞的功能。
技术路线
技术路线
技术参数
- 细胞固定策略：ICB Cell Fixation Reagent
- 测序策略：Illumina Sequencing
- 测序深度：50000raw reads/cell
质控及要求
- 固定后细胞总量不小于1×105 cells ，浓度胞稀释至 1,000,000 cells/mL，体积小于100 μL
- 固定前细胞活率：＞80%（传代细胞＞90%）
- 固定后细胞活率：＞70%（传代细胞＞80%）
技术优势
- 兼容固定细胞
- ICB-scSeq能够兼容固定的细胞或者细胞核作为实验材料，并不仅限于新鲜的样品，可干冰运送，带来时间和地域上的灵活性。
- 细胞通量高
- ICB-scSeq单次最高能够捕获30万细胞，研究深度更高；同时通量可控（3,000-300,000细胞/次），可根据研究需求调整细胞通量。
- 超高捕获率
- ICB-scSeq细胞捕获率高达97.5%，更适合珍贵样本。
- 生信分析经验更丰富、结果更可靠
- 十三年分析经验的生信团队针对单细胞研究开发出“基础+高级+多样本”分析策略，分析结果全面可靠。
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单细胞测序技术项目文章
如果我们希望检测到占比只有0.3%细胞亚群，并且预期的亚群数为20个、每个亚群至少含有100个细胞的话，我们的细胞数至少得达到43414个，检出率才能达到95%。也就是说，如果我们总共检测43414个细胞，那么最后能够检出123个只占总数0.3%的稀有细胞。
小编在盘点单细胞测序七月发表高分文献时，感受到了单细胞测序真的是像现在的天气一样——太热了！Nature同一个月发表了6篇单细胞测序相关文章。
为了让初始单细胞测序的大家对于分析结果一些代表性的图表有一个简要的了解，在此我们对一些图进行了解释。
Scientific Data是Nature出版集团旗下一份采取在线出版、同行评审的开放获取期刊（作者投稿需支付一定费用），主要发表具有科学价值的数据集，以及促进科学数据共享和重用的研究。其目标是促进更广泛的数据共享和重用，并赞扬那些进行数据共享的人。
单细胞研究如火如荼，必不可少的就是看文献。小编给大家整理了各大期刊六月发表的单细胞研究相关文献，希望能给大家带来灵感。
通过对112，217个单细胞转录组（包含了直到怀孕中期的小鼠胚胎内的所有内胚层群体）的测序结果，作者描绘了哺乳动物内胚层的个体发育情况的景观图。
普通人做单细胞测序，3000-5000个细胞；文献中的大佬们做单细胞测序，1万个细胞，10万个细胞，50万个细胞，200万个细胞……
文章按照影响因子高低进行排列
单细胞测序领域自从2009年开始，在这十年以来不断持续着爆发式的发展和普及，这其中最大的推动力就是科研人员们对单细胞通量持续挑战，以及成功将这些技术进行商业化普及给一般用户的平台。
功的单细胞实验只有通过定制的实验设计，才能拿到具有可解释的数据集和有意义的科学成果。为展示这样的设计过程，《Nature Protocols》提供了单细胞转录组研究的常规研究实验设计指南。
在本期“明信社”专栏中，请来了金特达-高级生信部的白水老师通过精讲nature communications 上的一篇文献，来从生信分析的角度讲一讲单细胞测序在细胞亚群分类中的应用。
今天小编通过解读一篇发表在Cell Rep上的文章，来给大家讲一下八分的单细胞测序文章都做了哪些事？流程是什么样的?助你轻松上手单细胞测序！
GCBI知识库在每个月初都会盘点上个月发表的单细胞测序相关文章，希望能够给各位带来单细胞研究的新思路。
文章通过单细胞测序分析，基于转录组分析（文章同时做了“bulk” RNA Seq和single cell RNA Seq）和染色质分析（ATAC-Seq）发现了新的树突状细胞（Dendritic Cell, DC）亚型。
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目前现有的单细胞测序技术有Smart-seq、Fluidigm C1、10× Genomics、BD Rhapsody、ICB-scSeq这些等，测序公司也是很多很多家，那么如何才能选择最合适的技术呢？
九月刚一开始，后台就已经有小伙伴开始催更八月份的单细胞测序高分文献盘点，表示等不及了。
11月份的单细胞测序高分文献盘点，有小伙伴表示等不及了。
12月份的单细胞测序高分文献盘点来了哦~
