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流式分选后指定细胞亚群的表达量差异(无需单细胞)
比如根据表达量情况把病人分型，比如乳腺癌的分子分型：你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型，其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。 其实没有单细胞也是可以研究具体的细胞亚群的表达量差异，那就是流式分选指定细胞亚群，比如： Hepatic CD4+ or CD8+ T-cells of 12 months NASH-diet + 8 更多类似的先分选指定细胞亚群再进行差异表达量分析的研究 比如数据集：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi? acc=GSE164006 针对 liver sinusoidal endothelial cells (LSEC) 这个细胞亚群， 是2个分组所以差异分析很简单啦： We isolated liver ATAC-SEQ 实战演练的思维导图：文档链接：https://mubu.com/doc/2DG1mC2kdg 密码：rf2n 学徒学习笔记：https://mp.weixin.qq.com/s/7wNRrpkqcuQmJ7ASlpytqw
87110发布于 2021-03-24 - 来自专栏流式抗体推文
告别杂细胞干扰！Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒，精准富集人初始 T 细胞
内容概要Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒凭借阴性分选技术，可从新鲜或冻存的人 PBMC 样本中快速分离高纯度人初始 T 细胞。 产品介绍Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒是一款操作快速简便的细胞分离产品，核心用于分离人初始 T 细胞。 支持 1 Assay 处理 1×10⁷个原始细胞，分离后细胞纯度可达 95.2%（分选前纯度仅 6.0%），能满足科研对高纯度细胞的需求。 检测原理Elabscience 人初始T细胞阴性分选试剂盒采用阴性分选技术，通过特异性去除样本中 CD3⁻非 T 细胞、CD45RO⁺记忆 T 细胞等非目标细胞，实现人初始 T 细胞（CD3⁺CD45RA 品质稳定：2-8°C 保存期长达 12 个月，冰袋运输保障品质，批次间一致性高。
18410编辑于 2025-11-13 - 来自专栏技术文章
告别分选困扰，Elabscience 让记忆 T 细胞分离快人一步～
如何高效分离记忆T细胞？传统分选方法往往需要对细胞进行标记或刺激，可能影响其天然状态与后续功能。 为此，Elabscience®全新推出的人Memory CD4/CD8 T细胞阴性分选试剂盒，采用磁珠阴性分选技术，通过去除非目的细胞，从而富集未被标记的目标细胞，分选后可得到一种最接近天然状态、功能完整 产品速览Elabscience®人Memory CD4/CD8 T细胞阴性分选试剂盒通过阴性分选法从新鲜人外周血PBMC细胞样本中分离出Memory CD4/CD8 T细胞。 它可以保持目的细胞未受刺激的原始状态，得到的细胞不带有任何抗体和磁珠标记，可直接进行下游应用。产品优势无刺激，分选目的细胞无抗体和磁珠标记，细胞状态不受影响。纯度高，分选后细胞纯度大于85%。 结果展示以上就是Elabscience®人Memory CD4/CD8 T细胞阴性分选试剂盒的相关介绍，更多细胞分选试剂盒持续上线中。
11100编辑于 2025-12-31 - 来自专栏流式抗体推文
Elabscience 阴性分选技术！人初始 CD4⁺T 细胞分离一步到位，省时高效
凭借高效阴性分选技术，可实现 96% 以上的高纯度分选，1 次实验能处理 1×10⁷个细胞，且细胞可直接用于下游研究，为免疫相关研究提供可靠工具支持。 传统分选方法存在操作复杂、分选纯度低、细胞活性受损等问题，难以满足高精度科研需求。而精准分离高纯度初始 CD4⁺T 细胞，是开展相关基础研究与临床转化研究的前提，市场对高效、可靠的分选工具需求迫切。 检测原理Elabscience 人初始CD4+T细胞阴性分选试剂盒采用阴性分选技术，通过特异性去除样本中 CD4⁺T 细胞以外的杂质细胞（如 CD8⁺T 细胞、B 细胞、单核细胞等），实现初始 CD4⁺ 药物研发：评估候选药物对初始 CD4⁺T 细胞功能的影响，筛选免疫调节类药物。产品优势高纯度分选：分选后细胞纯度可达 96% 以上，显著优于传统方法，减少杂质细胞干扰。 稳定性强：2-8℃避光保存可稳定一年，避免反复冻融影响产品性能，运输过程采用冰袋保障品质。规格灵活：提供三种不同 Assays 规格，适配从小规模预实验到大规模批量实验的各类场景。
17610编辑于 2025-11-14 - 来自专栏技术文章
Elabscience 高纯度初始 T 细胞分选试剂盒来破局
，模型效果更优且稳定性更强，总T细胞因包含已分化的效应T细胞会干扰模型稳定性，例如样本中Th1细胞占比过高时，其对Th2细胞的抑制作用会导致Th2细胞模型构建效果不稳定；细胞增殖能力方面，初始T细胞在细胞疗法研究场景中的增殖能力显著优于总 Isolation Kit10/100/200 AssaysMIH008N2-8°C产品优势样本无需裂红处理，细胞活性更有保证。 无刺激，分选目的细胞无抗体和磁珠标记，细胞状态不受影响。纯度高，分选后细胞纯度大于95%。无需分离柱进行分离。实验耗时短，最快15分钟可完成阴性细胞分选。可用于新鲜人PBMC样本或冻存PBMC样本。 图2. 人外周血使用人单个核细胞分离液（P 1.077）（E-CK-A103）分离PBMC细胞后，经刺激阻断剂激活后检测Th1/Th2细胞分泌细胞因子的功能和比例。
51910编辑于 2025-11-03 - 来自专栏生信学习111
单细胞day2
TRUE TRUE TRUE> > dir("input/") #检查一下改名是否成功[1] "barcodes.tsv.gz" "features.tsv.gz" "matrix.mtx.gz" 2读取并且创建 AAACCCACAGGTCCCA-1' ... ]] CD3D . . 5 . . 1 . . 2 TCL1A . . . . . . . . . . . . 3 . . . . . . . . 1 1 . . . . . . .MS4A1 4 . . . . . . . . 4 . . 1 . 1 . 2 . . . . 2 4 7 5 . . . 1 .稀疏矩阵是存储0值比较多的数据用的，用“.”表示0，可以节省空间，单细胞矩阵0值比较多。 例如，如果一个细胞中有5个基因的表达量分别为1, 2, 3, 4, 5，那么该细胞的nCount_RNA值就是1+2+3+4+5 = 15。
91010编辑于 2024-06-19 单细胞day2
1、 getwd() 查找工作目录2、今天大部分时间都在安装包。问题层出不穷 mac系统部署环境。
20610编辑于 2024-06-19- 来自专栏数据结构与算法
2952 细胞分裂 2
2952 细胞分裂 2 时间限制: 2 s 空间限制: 16000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题目描述 Description 著名生物学家F博士发现了一种单细胞生物。 假设一开始有1只，求a分钟后有多少只单细胞蚯蚓？ 对于全部数据，A<=2*10^9,Q<=10^8. 分类标签 Tags 点此展开 快速幂！！！！！！！ 1 #include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 #include<cmath> 5 using namespace std /n=n-1; 25 cout<<fastpow(2,n)%m; 26 return 0; 27 }
72160发布于 2018-04-13 - 来自专栏流式抗体推文
Elabscience 人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒，快速分离CD8+T 细胞，直接用于下游实验
内容概要Elabscience 人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒是一款专为生命科学与医学研究打造的高效细胞分离工具。 每 1 Assay 可处理 1×10⁷个原始材料细胞，分选后细胞纯度高达 95.4% 以上，远优于分选前 8.4% 的基础比例。 检测原理人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒采用阴性分选技术，通过特异性结合非目标细胞的抗体与磁珠复合物，在磁场作用下将 CD8+T 细胞以外的杂细胞（如 CD56+、CD57+、CD45RO + 细胞等 细胞活性完好：阴性分选技术避免目标细胞与磁珠直接结合，很大程度保留细胞活性，可直接用于下游实验。稳定性佳：2-8°C 保存期长达 12 个月，运输过程冰袋保鲜，产品性能稳定可控。 总结Elabscience 人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒凭借高纯度、便捷性、强兼容性等核心优势，成功解决了传统细胞分选的诸多痛点。
19210编辑于 2025-11-14 - 来自专栏凋亡检测试剂盒推文
Elabscience 小鼠CD8 T细胞阴性分选试剂盒，助力成果突破
内容概要Elabscience 推出的 EasySort™小鼠 CD8+T 细胞阴性分选试剂盒（货号：MIM003N），凭借阴性分选技术实现小鼠脾脏和淋巴结中 CD8+T 细胞的快速高效分离，分选后细胞纯度高达 检测原理本试剂盒采用阴性分选技术实现 CD8+T 细胞的高效分离。 产品优势高纯度保障：分选后 CD8+T 细胞在 CD45 + 细胞群中占比达 93.4%，远高于分选前的 13.7%，满足高精度实验需求。 细胞活性优异：阴性分选技术不损伤目标细胞，分离后的细胞可直接用于下游培养、染色、功能检测等应用。适配性强：明确适用于小鼠脾脏和淋巴结样本，覆盖免疫研究常用组织来源。 品质稳定可控：2-8°C 避光保存即可维持 12 个月有效期，冰袋运输保障产品性能稳定，避免反复冻融带来的品质波动。
32910编辑于 2025-09-22 - 来自专栏微生态与微进化
Nature新技术分享：自动化拉曼光谱仪用于活细胞功能分类
细胞的捕获、运输和释放过程通过CCD相机2来监测，拉曼显微镜的载物台可以移动从而实现盖玻片下方10μm处的聚焦点可以进行分选。 图1. RACS平台的设计与工作原理（a. 根据这个参数，全自动化的RACS平台分选细胞的速度达到200细胞每小时（也即3.3细胞每分钟）。 图2. 微流控装置内的细胞分选操作（a. 作者将氘标记的大肠杆菌细胞使用DAPI染色（附件图2a所示），然后输入平台进行连续一小时的运行分选，收集到的细胞在荧光显微镜下进行计数，最终计算可得回收效率为82.1± 2.7%。 接下来评估分选准确率，作者将没有氘标记的大肠杆菌细胞用DAPI染色，并与氘标记的细胞进行1比1混合（附件图2b所示），然后输入平台连续一小时的运行分选，然后检测收集的细胞中DAPI染色细胞（也即未标记细胞 附件图2. RACS平台回收效率与准确率评估方案 需要注意的是，该平台不一定只分选氘标记的细胞，事实上只要找到足够的拉曼光谱特征，RACS平台可以分选任何化合物或染料标记的细胞。
1.4K30编辑于 2022-05-05 - 来自专栏生信喵实验柴
单细胞测序原理
一、细胞捕获分选技术 1.1 细胞分选技术 单细胞测序主要包括以下四个步骤。其中非常关键的一点就是如何进行单细胞的捕获/分选，这是决定单细胞检测成本和通量的关键步骤。 单细胞测序分析流程图 不同单细胞测序平台主要差别也主要在于单细胞捕获分选的方法不同。在细胞分选的方法里，主要包括特异性分选和非特意性分选两类方法。 几种常见单细胞分选技术比较 技术 微吸管分离 激光捕获显微分离 荧光激活细胞分选 抗体磁珠分选 微流控分选 微液滴分选 微孔分选 选择类型 特异性选择 特异性选择 特异性选择 特异性选择 非特异性选择 一个完整的文库包括： reads 1 ：barcode 与 umi 序列，v2 试剂读长 26bp，v3 试剂 28bp reads 2 ：转录本序列，v2 试剂读长 98bp 5.多态率低（Multiplet Rate） 多态率（同一个 GEM 包含 2 个及 2 个以上细胞）低于 0.9%/1000 细胞。
2.7K20编辑于 2022-10-25 - 来自专栏抗体蛋白
单B细胞筛选加速羊驼VHH发现：Hypercell高通量微流控系统在纳米抗体研发中的应用
关键词：单B细胞筛选、单细胞筛选、单B细胞分选、B细胞抗体发现、B细胞抗体筛选、羊驼纳米抗体、单B细胞分选、纳米抗体筛选、VHH抗体发现、抗体药物研发、涛烜Hypercell、纳米抗体快速筛选为什么纳米抗体发现越来越关注单 Hypercell系统：单日分选+一周获得VHH序列涛烜科学推出的Hypercell高通量单细胞分选系统，构建了从羊驼PBMC、B细胞激活、单细胞分选、建库测序到序列分析的完整工作流，可实现单日完成高通量单细胞功能分选 随后在Day2至Day7阶段，从羊驼PBMC中完成B细胞富集与体外激活。激活后获得Ag+记忆B细胞204M，纯度达到45.4%。Day6阶段细胞状态与活率良好，满足后续单细胞液滴包裹要求。 首先，在workflow效率方面，该系统能够实现单日完成单细胞分选，包括：液滴包裹单细胞孵育信号检测高通量分选目标细胞回收整体流程约2周即可完成从PBMC到阳性VHH序列的发现，相比传统方案可明显缩短研发周期 本案例中：可实现单日完成高通量单细胞分选从PBMC到阳性序列仅需约2周获得2257个Hit与1631条抗体序列阳性验证率达到80%以上兼容多种抗原、样本类型以及下游测序方案对于布局纳米抗体药物、双特异性抗体
12910编辑于 2026-05-19 - 来自专栏单细胞天地
单细胞测序技术在循环肿瘤细胞检测中的应用
Colombino 等比较了恶性黑色素瘤患者原发和转移淋巴结的突变情况，以及脑和皮肤转移灶的 BRAF、NRAS 和 p16CDKN2A 突变，发现转移淋巴结与原发淋巴结更相似淋巴结多于脑和皮肤转移。 单细胞分选和测序分析 分选 传统的单细胞分选方法，如荧光激活细胞分选 (FACS)，不适用于 CTC 单细胞分选。 用于CTC单细胞分选的方法主要有显微操作分选法、微流控技术分选法、DEPArray和Cell Celector分选系统 微量移液器分离（micropipette isolation）涉及使用微机械机械手或视觉镊子完成单细胞分选的高倍显微镜 这种方法已在单细胞水平上用于研究乳腺癌和结直肠癌中的 CTC Cell celector 分选系统是一种自动分选系统，可将稀有细胞从混合细胞群中分离出来。 通过多功能机器人系统自动检索单细胞和细胞克隆，实现单细胞分选，直接机械分离目标细胞或克隆，不影响细胞活力，实时、高精度观察细胞图像进行细胞分选；但是，这种方法很耗时 单细胞全基因组扩增 单个细胞的DNA
2.4K20编辑于 2022-03-14 - 来自专栏单细胞测序
单细胞测序—2次分群
单细胞测序—2次分群 Seurat里的FindClusters函数设置的resolution数值越大，分群的数量就越多，但是当单细胞数量太多的时候，会遇到resolution再变大，分群的数量也不再增加的情况 (dplyr) load("../2.GSE218208/seu.obj.Rdata") p1 = DimPlot(seu.obj, reduction = "umap",label=T)+NoLegend ) %>% pull(gene);top10 ## [1] "JCHAIN" "IGKC" "MZB1" "PACSIN1" "WNT10A" "MAP1A" "VASH2" colnames(seu.obj),colnames(sub.cells))], seu.obj$celltype) Idents(seu.obj) = seu.obj$celltype p2 = DimPlot(seu.obj,label = T)+NoLegend() p1+p2 对比二次分群前的结果，可以看到DC被进一步划分为M1，M0两群。
66411编辑于 2024-07-31 - 来自专栏单细胞测序
单细胞测序—标准流程代码(2) — 标记基因与细胞注释
单细胞测序—标准流程代码(2) — 标记基因与细胞注释书接上回，已经做好数据质控、过滤、去批次、降维聚类分群后，接下来就是进行细胞注释方面的工作step4: 看标记基因库# 原则上分辨率是需要自己肉眼判断 Tcells_markers（T细胞标记基因）：这个列表包含了与T细胞相关的标记基因，T细胞是免疫系统中的一种关键细胞类型，参与适应性免疫反应。 myeloids_markers_list1 和 myeloids_markers_list2（髓系细胞标记基因列表1和2）：这两个列表可能包含了不同髓系细胞亚群的标记基因，分别用于研究这些亚群在特定条件或研究中的表现 CD8_markers_list1 和 CD8_markers_list2（CD8+ T细胞标记基因列表1和2）：这两个列表包含了与CD8+ T细胞相关的标记基因，可能代表不同亚群的CD8+ T细胞，研究这些细胞在免疫反应中的特性 Bcels_markers_list（B细胞标记基因列表）：这个列表包含了与B细胞相关的标记基因，B细胞是免疫系统中产生抗体的细胞。
2K11编辑于 2024-08-22 - 来自专栏生信技能树
你认为比较单一和纯粹的细胞亚群仍然是有异质性
wt_ctl_sp2 GSM4081549 wt_eco_bm1 GSM4081550 wt_eco_bm2 GSM4081551 wt_eco_pb2 GSM4081552 wt_eco_sp2 其单细胞样品制备之前都经过了细胞分选哦： 4 mouse control samples: BM sorted by cKit+ Gr1+; BM, PB, SP sorted by Gr1+. 6 mouse 因为我这方面背景知识不足，所以无法介绍为什么作者选择了 cKit+ Gr1+ 的流式分选。 虽然是经过细胞分选，但是也不可能保证百分百数据都是自己想要的单核/中性粒细胞，可以看到全部的来源于 bone marrow (BM), peripheral blood (PB), and spleen 如果看图，就能发现，细胞分选是有效果的，至少保证了绝大部分都是作者想要的 neutrophils (Neu) (S100a8 and S100a9) 单细胞亚群（这里我 就很奇怪，为什么作者不选择S100a8
83220编辑于 2022-03-03 - 来自专栏单细胞天地
单细胞测序揭示阿尔兹海默症的B细胞相关标志物
2 、三个主要实验 （1）单细胞测序 6个外周血(PBMC)样本，包括2个Normal、2个early AD、2个later AD。 （2）流式细胞分选 来自43个AD病人与41个Normal的PBMC样本 结合AD病人的Clinical Dementia Rating (CDR) scores，进一步确认B细胞比例变化与AD进程的关系 genes （2）结合流式分选结果，分析AD病人外周血细胞比例 AD与Nomral的B细胞比例具有显著差异； AD病人的CDR评分与B细胞比例呈负相关 LpgWIQ.png （3）在AD造模小鼠( 之后结合流式分选与动物实验进一步说明了B细胞在AD进程中的关键性作用。感觉思路是非常清楚的，而且也很完整。 但也存在一点疑惑：从文章展示的样本scRNAseq细胞类型比例来看，我觉得AD/Normal的B细胞类型比例差异并不明显。可能这也是为什么补充了流式分选的另一个意义吗？
1.4K60编辑于 2022-03-14 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞Seurat - 数据处理 (2)
本系列持续更新Seurat单细胞分析教程，欢迎关注！ 标准化 从数据集中删除不需要的细胞后，下一步是数据标准化。 特征选择：识别高度可变的特征 接下来，我们计算数据集中表现出高细胞间差异的特征子集（即它们在某些细胞中高度表达，而在其他细胞中表达较低）。在下游分析中关注这些基因有助于突出单细胞数据集中的生物信号。 默认情况下Seurat每个数据集返回 2,000 个特征。这些将用于下游分析，例如 PCA。 <- LabelPoints(plot = plot1, points = top10, repel = TRUE) plot1 + plot2 缩放数据 接下来，我们应用线性变换（“缩放”），这是 细胞和特征均根据其 PCA 分数进行排序。将细胞设置为数字会在频谱两端绘制“极端”细胞，这会显着加快大型数据集的绘图速度。虽然是一种监督分析，但我们发现这是探索相关特征集的宝贵工具。
81210编辑于 2024-02-22 - 来自专栏用户7627119的专栏
Nature 子刊：生物信息挖掘单细胞数据金矿
类型；我们主要研究了这些细胞类型与临床预后的关系，发现特异性表达细胞因子 CCL2 的 basal/int. ） 2. 转移至 T 细胞并降低其杀伤功能，为了证明该途径的可行性，我们反复通过流式分选、RNA 荧光原位杂交、免疫组化等验证实验，发现了表达 PSA/KLK3 的 T 细胞，进一步证实肿瘤细胞通过外泌体驯化 T 我们又设计了前列腺癌淋巴结转移样本（Batch2）进行单细胞测序，同样地发现所有肿瘤样本的 T 细胞普遍高表达 KLK3。 除了这一发现，我们还注意到 Batch2 样本采用 BD Rhapsody 平台进行单细胞分选时，我们分析存在一群中性粒细胞，而 Batch1 样本采用 10X Genomics 分选平台的数据中没有分析到中性粒细胞的存在
56330编辑于 2022-09-21
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