鲸舟基因单细胞测序平台
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逐细胞
每细胞一套标签
活率优先
解离后先评估
分群注释
按表达谱聚类
双模态
表达加免疫受体
⚠️行业痛点与挑战
🔍组织解离成败一半
同一块组织，解离时间长短与酶浓度不同，活率差一大截，活率低的样本上机后细胞数不够，数据只能凑合着用。
⏱️细胞数估不准
上机前按经验估细胞数，实际回收率与估算差得多，投多了浪费试剂，投少了达不到目标细胞数，一次运行白跑。
🧠双细胞混在一起
两个细胞被包进同一个液滴，表达谱混成一个，聚类时冒出一群解释不了的细胞，人工判断双细胞既慢又主观。
🔗分群结果难解释
聚类出来的群只有编号，没有细胞类型注释，客户拿到矩阵看不出哪群是 T 细胞哪群是肿瘤细胞，报告写了也用不上。
📉样本间对不齐
几个样本分别建库，各自聚类后再合并，群的定义对不上，同一类细胞在不同样本里被分成两群，比较时无从下手。
🚧稀有细胞看不见
稀有细胞类型占比低，测的细胞总数不够就抓不到，或者抓到了样本量太少，做差异分析没有统计意义。
🎯产品定位与核心价值
组织解离、细胞计数与活率评估在前，包裹建库在后，每个细胞带一套标签，交付表达矩阵与分群结果，群体按标记基因注释到细胞类型。
💡投入可预期
组织解离与细胞分群注释方案的总体成本在项目启动前即可测算，单细胞转录组服务投入的规模有依据。
🔁协同有章法
单细胞转录组服务与细胞悬液建库方案之间的调用关系被设计清楚，组织解离与细胞分群注释方案流程中不出现职责空档。
🧷演进不重建
单细胞转录组服务能力的版本演进保持接口稳定，组织解离与细胞分群注释方案的既有配置可持续沿用。
⚙️核心能力详解
🧮解离方案按组织定
不同组织用不同解离方案，时间与酶浓度按预试验定，解离后测活率与细胞浓度，活率不达标的样本先优化再上机。
🧱细胞计数与回收
上机前用计数仪测浓度，按目标细胞数与回收率反推投入量，回收结果与目标对比，偏差大的在报告里注明。
⚡双细胞识别
按表达量与标签特征识别双细胞，混入比例高的在质控阶段剔除，剔除标准写进报告，避免下游聚类被污染。
📊分群与注释
聚类后按标记基因做细胞类型注释，注释表与标记基因表达图一并给出，客户能核对着看，不必只信编号。
🌐多样本整合
多样本一起整合后再聚类，群的定义跨样本统一，样本来源作为分组变量保留，比较时按同一套群名对齐。
🔧稀有细胞保留
对预期稀有类型加大测序细胞总数，分析时单独设定聚类分辨率，稀有群不被合并进大类，样本量不足的标注置信度。
📐技术规格
| 产品名称 | 单细胞测序平台 |
| 所属厂商 | 鲸舟基因 |
| 产品分类 | 医疗行业·单细胞转录组服务 |
| 核心能力 | 解离方案按组织定、细胞计数与回收、双细胞识别 |
| 应用场景 | 肿瘤微环境研究、免疫图谱绘制、发育阶段比较 |
| 能力颗粒度 | 单细胞转录组服务可按组织解离与细胞分群注释方案场景的规模逐级启用，初期投入可控 |
| 协同机制 | 细胞悬液建库方案与单细胞转录组服务的接口在实施阶段一并确认，避免后续返工 |
| 运维归属 | 单细胞转录组服务的日常运维责任可在实施阶段明确并交接 |
| 适用阶段 | 组织解离与细胞分群注释方案场景的不同阶段均有对应配置，无需整体重建 |
🏭典型应用场景
✈️肿瘤微环境研究
手术切下的肿瘤组织一部分做单细胞，一部分留病理，解离后按活率筛选，建库测序出表达矩阵，按标记基因分出肿瘤细胞、免疫细胞与基质细胞，比例按样本统计，各类型比例按样本分别统计。
🚗免疫图谱绘制
外周血单个核细胞分离后建库，同时读表达谱与免疫受体序列，按受体序列做克隆型分析，扩增明显的克隆单独列出，与表达分群对照看，扩增明显的克隆单独列出，与表达分群对照看。
🔋发育阶段比较
同一器官不同发育阶段取样，各阶段分别建库再整合，按阶段看细胞类型出现顺序，差异基因按阶段分组比较，结论落在细胞类型上而不是整体，结论落在细胞类型上而不是整体平均。
🌊药物处理前后对照
处理组与对照组同批建库，整合后看同一细胞类型的表达变化，差异基因按细胞类型分别统计，避免整体平均后看不到变化，避免整体平均后看不到变化，差异基因按细胞类型分开统计。
🏗️稀有细胞富集
目标细胞占比低，先做富集再上机，富集后的样本与未富集样本对照，确认富集没有改变表达谱，报告里说明富集方式与比例，报告里说明富集方式与比例，便于判断结果能否外推。
🚢类器官与细胞系
类器官消化成单细胞，活率与细胞数达标后建库，与原始组织数据比对，看体外培养后哪些细胞类型丢了，为培养条件调整提供依据，为培养条件调整提供依据，也为后续实验定基线。
🏆典型应用案例
📦
解离方案先试
同一类组织先做几组解离预试验，比较活率与细胞浓度，选定方案后再批量处理，样本浪费少了，上机成功率也上来了，样本浪费少了，上机成功率也上来了，预试验那点投入很快赚回来。
🛫
双细胞比例降下来
按表达特征识别双细胞并在质控阶段剔除，聚类时不再冒出解释不了的群，注释工作量减了一半，报告也敢写清楚，注释工作量减了一半，报告也敢写清楚，复核时不用再逐个群猜。
🏭
注释表能核对
交付时附注释表与标记基因表达图，客户按图核对每个群的身份，有争议的群一起回看标记，结论达成一致后再定稿，有争议的群一起回看标记，结论达成一致后再定稿，客户也认这个结果。
📦
多样本统一群名
几个样本整合后统一聚类，群名跨样本一致，比较时按同一套名字对齐，不再出现同一类细胞两种叫法，不再出现同一类细胞两种叫法，跨样本比较时直接按名字取，按名字就能把数取出来。
🔌接入方式
🖥️组织获取与病理
与病理科约定取样位置与留存方式，同一块组织一部分做单细胞一部分留切片；取样位置写进记录，后续解释细胞组成时用得上，取样位置写进记录，后续解释细胞组成时用得上。
☁️分析与可视化平台
表达矩阵进分析流程，聚类与注释结果上传云平台，客户按样本查看；平台账号按项目授权，数据不跨项目可见，平台账号按项目授权，数据不跨项目可见，客户只看自己的。
🤝样本与项目管理
样本编号从采集到建库全程一致，项目管理里能看到每个样本的处理状态；编号断了，后续数据再准也对不回病人，编号断了，数据再准也对不回病人。
🧩生态协同与能力底座
🧩解离试剂与耗材
解离酶与耗材直接影响活率，换批要做预试验；耗材按项目备货，别在同一批样本里混用两个批号，结果差异会归因不清，同一批样本里混用两个批号，差异归因不清。
🔗建库平台与芯片
建库平台与芯片由厂家供应，芯片存放与效期按要求执行；不同平台的标签体系不同，混用要重新做比对，不同平台标签体系不同，混用要重新比对。
🌱生信分析与培训
单细胞分析对生信能力要求高，可由内部团队或外部服务方承担；交付时附一份分析说明，客户自己再分析时不至于从零摸索，客户自己再分析时不至于从零摸索。
🚀产品差异化特点
🌟解决的是平均化
bulk 测序把成千上万个细胞混在一起，差异被平均掉；单细胞把每个细胞分开，细胞类型的比例与状态才看得见，细胞类型的比例与状态才看得见，这是它存在的理由。
🆚活率决定上限
同样的建库与测序，活率低的样本拿到的有效细胞少，后面分析再努力也补不回来；平台把解离与活率评估放在最前面，就是为了守住上限，这一条守不住，其余环节做得再细也没用。
🧬注释比聚类重要
聚类谁都能跑，能把群说清楚是什么细胞才是关键；交付带注释表与标记基因图，客户能核对，结论才站得住，注释说不清，聚类再漂亮也只是一堆编号。
✅最佳实践
📝
解离先做预试验
不要直接拿正式样本试解离条件，用边角组织做几组对比，选定条件再上；一次失败的正式样本，损失的不只是试剂，一次失败的正式样本，损失的不只是试剂。
🔄
细胞数留余量
按目标细胞数上浮投入，回收率波动大，卡着数投容易不够；投入过多也会增加双细胞比例，两头都要顾，预试验时把回收率测出来，估数才有依据。
🎯
质控指标要留档
活率、浓度、双细胞比例与测序饱和度逐样本记录，出问题时按指标回查环节，别只留一个最终矩阵，别只留一个最终矩阵，出问题无从查起。
📈
群名跨样本统一
多样本项目先定群名与注释标准，再逐样本套用；每个样本各起一套名字，后面比较时全是翻译工作，每个样本各起一套名字，后面比较时全是翻译工作。
🗺️企业落地路径
1️⃣
组织类型摸底
先收集拟处理的几种组织，各做小规模解离试验，记录活率与细胞浓度，形成解离方案库，后续按类型调用，形成解离方案库，后续按类型调用。
2️⃣
建库与质控跑通
选一两个代表性样本跑通建库、上机与质控，确认细胞数、双细胞比例与饱和度在可接受范围，确认细胞数、双细胞比例与饱和度在可接受范围。
3️⃣
分析流程定型
把聚类、注释与差异分析的流程与参数固定下来，形成报告模板，减少每次重新调参的时间，形成报告模板，减少每次重新调参的时间。
4️⃣
多项目复制
按项目类型复制流程，逐项目复盘失败原因，把经验写进方案库，新项目启动时直接调用，把经验写进方案库，新项目启动时直接调用。
💬常见问题 FAQ
组织必须新鲜吗
新鲜组织活率更理想，离体后尽快处理；无法及时处理的按约定方式保存，保存后的样本先做活率预试验，达标再上机，不达标建议换样本，保存方式按约定执行。
需要多少细胞
按目标细胞数与回收率反推，回收率因组织而异；稀有细胞要留更多余量，投入不足会导致目标细胞数不够，分析时样本量撑不住，投入不足，后面分析撑不住。
双细胞怎么处理
按表达量与标签特征识别，超过阈值的剔除；剔除比例写进质控报告，比例过高的样本要回查解离与上机环节，别只剔不查，剔除比例过高的回查解离环节。
细胞类型怎么定
按标记基因与聚类结果共同判断，注释表里写清依据基因；没有明确标记的群标为待定，不硬套一个类型名字，没有明确标记的群标为待定，不硬套一个类型名字。
几个样本能一起做
可以同批建库并整合分析，样本间用标签区分；整合前先看批次效应，效应明显的先校正再聚类，否则群会被批次切开，效应明显的先校正再聚类，否则群会被批次切开。
数据交付什么格式
表达矩阵、细胞注释表、聚类结果与质控指标，格式按客户分析习惯给，附一份字段说明，避免客户拿到不知道列名含义，附一份字段说明，客户不必猜每一列是什么。
能做免疫组库吗
可以，在表达谱之外读受体序列，按克隆型统计扩增情况；受体序列的比对参考库版本要写明，不同版本结果会有差异，参考库版本要写明，版本不同结果会有差异。
结果能复现吗
流程版本、参数与参考基因组版本都写进报告，按同一套参数重跑应得到一致结果；换版本要注明，不注明就无法复现，换版本要注明，不注明就无法复现。
📄信息来源与免责声明
本页内容基于鲸舟基因公开渠道信息整理，用于展示组织解离与细胞分群注释方案相关的软件能力与适用场景。
产品版本与功能细节可能持续迭代，引用时请以鲸舟基因官方最新说明为准。
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