首先，我們通過兩個案例來探討單細胞轉錄組技術（scRNA-seq）與單核轉錄組技術（snRNA-seq）之間的微妙差異。案例一參考文獻：Asingle-cellandsingle-nucleusRNA-Seqtoolboxforfreshandfrozenhumantumors，發表在期刊Nature Medicine（影響因子58）。研究材料為人腫瘤組織，應用技術包括scRNA-seq和snRNA-seq。在神經母細胞瘤的研究中，scRNA-seq能夠檢測到更多的免疫細胞類型，如T細胞、B細胞和NK細胞，而snRNA-seq則發現了更多實質性細胞，如神經嵴和神經內分泌細胞，免疫細胞的檢測顯著減少，甚至未被檢出。在乳腺癌轉移樣本中的結果與此一致，scRNA-seq和snRNA-seq的UMAP圖展示了良好的重合度，盡管各個細胞簇的比例有顯著差異。
案例二參考文獻：Apan-grasstranscriptomerevealspatternsofcellulardivergenceincrops，發表在期刊Nature（影響因子505）。該研究的材料為泛草，使用了scRNA-seq和snRNA-seq技術。結果顯示，兩者都能夠很好地反映完整組織的表達模式（相關性系數r≥0.7），且其特異基因的表達模式基本一致。作者隨后比較了兩者的數據差異，在泛草中，scRNA-seq檢測到了更多的轉錄本和基因數量，而snRNA-seq由于未經過組織解離處理，其GO結果顯示出更低的應激反應。此外，在玉米的snRNA-seq細胞圖譜中，發現了新的細胞亞群，作者總結認為scRNA-seq和snRNA-seq技術能夠優勢互補，聯合分析將發揮更大的技術優勢。
接下來，我們通過兩個案例展示這兩種技術結合所展現出的巨大潛力。案例三參考文獻：Cellsoftheadulthumanheart，發表在期刊Nature（影響因子505）。該研究的材料為人心臟，采用了scRNA-seq和snRNA-seq的聯合數據分析，生成了完整的人心臟細胞圖譜，強調了心肌細胞、周細胞和成纖維細胞的細胞異質性，并揭示了不同發育起源和特性的心房與心室細胞亞群。這一發現極大地提升了研究者對人類心臟的理解，為未來的研究提供了重要參考。
案例四參考文獻：Single-cellmulti-omicandspatialprofilingofhumankidneysimplicatesthefibroticmicroenvironmentinkidneydiseaseprogression，發表在期刊Nature Genetics（影響因子317）。該研究的材料為人腎臟，采用了scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq聯合10xVisium和CosMx技術。文章分析了81個腎臟樣本近338,600個單細胞/細胞核，旨在揭示健康與病態狀態下腎臟細胞類型及組織結構的復雜性，并確定纖維化微環境在腎病預后的影響。
在此，我們可以看到，scRNA-seq與snRNA-seq兩種技術通過不同的細胞處理方法（如解離和抽核），獲取了細胞中的基因表達信息，技術已相當成熟。scRNA-seq作為主流的單細胞檢測方法，在免疫細胞、小膠質細胞的檢出方面具備顯著優勢，而對于一些脆弱的基質細胞（如肝實質細胞、腎足細胞）、較大的細胞（如神經元細胞、心肌細胞）及冷凍組織塊等條件，snRNA-seq展現了明顯的優勢。通過將兩者的優勢結合，我們在同一個研究課題中整合應用這兩種技術，將能達到更好的研究效果。
在此，我們特別推薦俄羅斯專享會294，該平臺布局了先進的10x Genomics、Visium CytAssist、MALDI-2、Astral等國際領先的時空多組學平臺，致力于提供單細胞空間多組學聯合的一站式解決方案，包括單細胞測序、單細胞蛋白組、空間轉錄組、空間蛋白組、深度空間代謝組等多項檢測服務。我們積累了豐富的項目經驗，幫助發表了多篇高質量的科研文章，歡迎聯系我們合作開展時空多組學研究！
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