单细胞表观多组学方案
SeekSpace® 空间转录组方案
单细胞转录组方案
技术简介
SeekOne® DD单细胞 ATAC+RNA双组学技术基于油包水原理，实现同一细胞的 RNA 和可及区序列捕获标记，构建转录组和 ATAC两个文库，绘制单细胞层面的基因表达与可及区图谱，实现数据多维度挖掘。
优势亮点
同一细胞 ATAC 和
RNA 双重检测
RNA 双重检测
真实解析基因调控表达因果链
数据表现稳定
交付率达85%
交付率达85%
细胞、提核、建库
三重质检保障
三重质检保障
兜底政策为科研
保驾护航
保驾护航
质控未达承诺指标
支持重做一次
支持重做一次
基于随机引物
拓宽分析维度
拓宽分析维度
覆盖基因全长、病毒检测、
IncRNA检测
IncRNA检测
技术流程
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01 细胞核悬液制备
组织解离成细胞悬液提核或组织直接提核
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02 Tn5酶转座处理
通过Tn5酶进行基因组片段化
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03 油包水标记
通过Barcode Beads标记同一细胞核内的ATAC片段和RNA，RNA基于半随机引物逆转录标记，ATAC序列基于连接策略标记;
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04 预扩增
对标记产物(RNA和ATAC片段)进行富集;
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05 文库构建
RNA文库基于Truseq Read1SeqPrimer和模板转换引l物扩增后打断建库; ATAC文库基于Truseq Read1 SeqPrime r X Nextera Read2 SeqPrimer进行扩增建库;
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06 上机测序
获得ATAC和RNA两个文库，使用高通量测序仪测序
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07 数据分析和可视化
质控和下游分析
技术应用
数据表现
细胞数捕获1W左右,ATAC和RNA各测100G左右
Type
样本类型
Estimated number ofcells
ATAC Median heusy fragments per cell
GEX Median genes percell
TSS enrichment score
ATAC Raw bases
RNA Raw bases
Fraction of high-quality fragments in cells
Fraction of transposition events in peaks in cells
Type： 人
样本类型： 黑色素瘤
Estimated number ofcells： 9996
ATAC Median heusy fragments per cell： 15197
GEX Median genes percell： 1827
TSS enrichment score： 5.2
ATAC Raw bases： 245G
RNA Raw bases： 70G
Fraction of high-quality fragments in cells： 78.9%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 36.9%
Type： 人
样本类型： 眼球（冻存）
Estimated number ofcells： 12145
ATAC Median heusy fragments per cell： 6537
GEX Median genes percell： 1258
TSS enrichment score： 10.8
ATAC Raw bases： 120G
RNA Raw bases： 100G
Fraction of high-quality fragments in cells： 60%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 68.2%
Type： 人
样本类型： PBMC
Estimated number ofcells： 10580
ATAC Median heusy fragments per cell： 8976
GEX Median genes percell： 2120
TSS enrichment score： 10.9
ATAC Raw bases： 120G
RNA Raw bases： 100G
Fraction of high-quality fragments in cells： 65.9%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 66.5%
Type： 人
样本类型： 胚胎肝脏
Estimated number ofcells： 11105
ATAC Median heusy fragments per cell： 8106
GEX Median genes percell： 1135
TSS enrichment score： 5.8
ATAC Raw bases： 120G
RNA Raw bases： 60G
Fraction of high-quality fragments in cells： 65.0%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 35.6%
Type： 人
样本类型： 胎盘
Estimated number ofcells： 9629
ATAC Median heusy fragments per cell： 6679
GEX Median genes percell： 1604
TSS enrichment score： 8.2
ATAC Raw bases： 100G
RNA Raw bases： 80G
Fraction of high-quality fragments in cells： 61.8%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 71.0%
Type： 小鼠
样本类型： 脑
Estimated number ofcells： 13742
ATAC Median heusy fragments per cell： 8389
GEX Median genes percell： 2206
TSS enrichment score： 18.3
ATAC Raw bases： 120G
RNA Raw bases： 120G
Fraction of high-quality fragments in cells： 76.8%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 67.3%
Type： 小鼠
样本类型： 胎盘
Estimated number ofcells： 15652
ATAC Median heusy fragments per cell： 6188
GEX Median genes percell： 1078
TSS enrichment score： 12.1
ATAC Raw bases： 120G
RNA Raw bases： 80G
Fraction of high-quality fragments in cells： 68.4%
Fraction of transposition events in peaks in cells： 74.3%
数据集
样本来源：小鼠脑—demo1
平台：SeekOne® DD
产品方案：ATAC+RNA双组学
物种：小鼠
组织类型：脑
样本状态：新鲜
上机细胞数：5000
ATAC测序数据量：80G
RNA测序数据量：140G
捕获类型：细胞核
分析软件：SeekArc Tools
平台：SeekOne® DD
产品方案：ATAC+RNA双组学
物种：小鼠
组织类型：脑
样本状态：新鲜
上机细胞数：5000
ATAC测序数据量：80G
RNA测序数据量：140G
捕获类型：细胞核
分析软件：SeekArc Tools
样本来源：小鼠皮肤—demo2
平台：SeekOne® DD
产品方案：ATAC+RNA双组学
物种：小鼠
组织类型：皮肤
样本状态：新鲜
上机细胞数：5000
ATAC测序数据量：130G
RNA测序数据量：125G
捕获类型：细胞核
分析软件：SeekArc Tools
平台：SeekOne® DD
产品方案：ATAC+RNA双组学
物种：小鼠
组织类型：皮肤
样本状态：新鲜
上机细胞数：5000
ATAC测序数据量：130G
RNA测序数据量：125G
捕获类型：细胞核
分析软件：SeekArc Tools
生信分析
SeekOne® DD单细胞ATAC+RNA双组学，同时配备寻因分析软件SeekArc Tools及云平台Seek Soul Online，为您提供一站式单细胞ATAC和转录组多组学解决方案。
一站式单细胞ATAC和转录组多组学解决方案 1天即可了解数据的初步结果！
![一胞双组[ATAC+RNA]单细胞表观调控研究新范式](https://omo-oss-image.thefastimg.com/portal-saas/pg2025082617304720158/cms/image/fbcbf56e-a1d6-4bf3-b436-8a88c1dc28b6.jpg)
常见问题解答
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Q. 为什么建议用新鲜的样本解离提核？冻存样本是不是可以做？
新鲜样本可以先解离再提核，解离后如果杂质比较多或是细胞活率低，可以做优化处理，在细胞质量比较好的基础上再提核，这样得到的ATAC数据质量会更好； 如果样本已经冻存就没办法做解离，只能组织提核，首先要考虑的是样本是否会存在降解，其次，细胞核的优化方法相对比较有限，处理时间长也容易导致RNA降解，并且我们不太好判断提出来的是活细胞还是死细胞的细胞核，常规单细胞组织提核上机不管结果好坏都属于风险上机，所以风险相对较高。 -
Q. ATAC多组质控环节有哪些？
细胞&细胞核悬液质检，油包水状态和体积质控，cDNA质控，表达和ATAC文库质控，测序质量与QC质控。 -
Q. 是一个细胞里面既测RNA又测ATAC吗？是怎么实现一个样本多个组学的检测的
是从同一个细胞中共检测ATAC片段和RNA的，对于RNA是凝胶微珠末端的半随机引物捕获RNA，对于ATAC片段，我们是基于连接的策略进行捕获标记，凝胶微珠末端7 bp和Tn5酶的接头序列是我们专门设计的，添加一些Bridge 序列辅助连接。这样就可以同时捕获一个细胞的ATAC片段和RNA，并且他们的barcode 序列都是对应的 -
Q. 该技术推荐测多少数据量？
目前我们推荐ATAC和RNA文库各测100G数据量，足够下游分析，如果有加测需求可以根据饱和度适当增加测序量。 -
Q. 单细胞ATAC一胞双组相对于单细胞ATAC单组学的优势是什么？
一胞双组 ATAC+RNA 是在同一个细胞里同时捕获染色质开放和基因表达，不用跨细胞拼凑数据。 第一，能把表观调控和基因表达直接对应起来，形成真实的调控因果关系，结论比分开测序更精准； 第二，双组学联合分析，能分辨出单组学区分不了的稀有细胞亚群，细胞注释更精细； 第三，避开了传统多组学靠算法推算、匹配相似细胞的难题，从实验层面减少计算误差，对生信分析更友好、结果更稳。 -
Q. 为什么建议用新鲜的样本解离提核？冻存样本是不是可以做？
新鲜样本可以先解离再提核，解离后如果杂质比较多或是细胞活率低，可以做优化处理，在细胞质量比较好的基础上再提核，这样得到的ATAC数据质量会更好； 如果样本已经冻存就没办法做解离，只能组织提核，首先要考虑的是样本是否会存在降解，其次，细胞核的优化方法相对比较有限，处理时间长也容易导致RNA降解，并且我们不太好判断提出来的是活细胞还是死细胞的细胞核，常规单细胞组织提核上机不管结果好坏都属于风险上机，所以风险相对较高。 -
Q. 什么是 Reads？什么是 Fragment？什么是 Peak？
1) Reads: 测序仪直接产出的原始数据，即一段短的 DNA 序列。在双端测序中，一个 DNA/RNA 片段会从两端各产生一条 Read，分别称为 R1 和 R2。 2) Fragment: 实验中 Tn5 转座酶在基因组开放区域切割产生的原始 DNA 分子。双端测序中一对匹配的 Reads（R1 和 R2）可以定位出一个 Fragment 片段。 3) Peak: 在基因组上，Fragments 的起始位点（即 Tn5 的切割位点）会密集地富集在开放染色质区域。这些富集区域在经过统计学分析后，被识别为一个个显著的“峰”。 -
Q. 我用 Signac 官网教程处理 SeekArc 数据，教程里面有用到一个 singlecell.csv 文件，你们没提供这个文件给我呀？
老师用的应该是处理 scATAC-seq 单组学数据的教程，在单组学教程里面，singlecell.csv 文件是为了计算 pct_reads_in_peaks 指标，从而实现细胞过滤，Signac 有提供一胞双组学的指定教程 https://stuartlab.org/signac/articles/pbmc_multiomic -
Q. 中性粒细胞会如何影响多组学数据的质控指标？
中性粒细胞被激活 (如受炎症刺激) 时，染色质会解聚并释放到细胞外，形成与组蛋白结合的“中性粒细胞胞外诱捕网” (NETs)，以清除病原体。这类事件会产生大量、分布随机的小 DNA 片段，在测序数据中表现为： TSS 富集度、overlap Peaks 等指标显著下降。 染色体上这些碎片的占比可高达 60%，且大部分难以被归入 ATAC 调用的 Peak 区域。 包含大量此状态中性粒的样本不适合做 scATAC-seq 测序。 未被激活、处于静息 (终末分化) 状态的中性粒细胞，尽管整体转录活性较低，但其染色质结构完整，各项常规质控指标 (如 TSS.enrichment、overlap Peaks 等) 通常处于正常范围，仅基因表达量 (nFeature_RNA、nCount_RNA) 与 ATAC 片段总量 (nCount_ATAC) 中位数相对较低。这属于生理现象，实际数据中也常见。 -
Q. 为什么在 Signac 多组学 (ATAC + RNA) 分析时，不用 pct_reads_in_peaks 指标来过滤细胞？
pct_reads_in_peaks (Peak 区 Reads 占比) 主要用于单组学 ATAC 质量控制，反映信噪比；单组学时没有其他数据支持，需要严格用它剔除低质量细胞。但在多组学数据中，RNA 信息可作为 ATAC 数据质控的互补。如果细胞的 RNA 数据表现好，即使 pct_reads_in_peaks 稍低也可能是生物学真实、有价值的细胞。部分亚型细胞天然 pct_reads_in_peaks 低，若强行筛选可能丢失关键信息。因此，Signac 在多组学中更关注 TSS.enrichment、nucleosome_signal 等稳健指标，通过 ATAC 与 RNA 交叉验证整体质量，无需强制用 pct_reads_in_peaks 过滤。
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