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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)
现在有了单细胞转录组数据的加持，细胞亚型会越来越清晰。如果要整合多组学数据，分类也会更加复杂。 但是呢，传统的bulk转录组测序，其实虽然说测序的样品仍然是肿瘤组织，但是它是一个复杂的生态系统，不仅仅是有恶性的肿瘤细胞，还有围绕它的各式各样的免疫细胞，以及以内皮细胞和成纤维细胞为代表的多种基质细胞 所以很多研究，在找到了癌症特异性的表达量差异基因后，会去单细胞数据集里面验证一下，表明它仅仅是在恶性肿瘤细胞里面高表达，而不是肿瘤的微环境的其它细胞亚群高表达。 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?
84810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 分选过程中，试剂盒中的特异性抗体与非目标细胞结合，再通过磁珠分离等步骤去除杂细胞，最终保留高纯度、高活性的目标细胞，确保下游实验的稳定性和重复性。
16310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。
7800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
内容概要Elabscience 人初始CD4+T细胞阴性分选试剂盒专为分离人初始 CD4⁺T 细胞设计，适配新鲜或冻存的人 PBMC 样本。 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。
15110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
随着分选技术的不断精进和对T细胞亚群认知的深化，未来将能设计出更具战斗力、作用更持久的活细胞药物，造福更多患者。 Elabscience®全新推出的人naive Pan(CD3)/CD4/CD8 T细胞阴性分选试剂盒，采用磁珠阴性分选技术，无需直接标记人naive Pan(CD3)/CD4/CD8 T细胞，避免抗体结合导致的细胞激活或表位遮蔽 产品内容Elabscience®人naive Pan(CD3)/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naive Pan(CD3)/CD4/CD8 T细胞 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。 ，分选前后人初始Pan T细胞CD3+CD45RA+CD45RO-CD197+的细胞纯度分别为6.0%和95.2%。
44510编辑于 2025-11-03 - 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。 结合亲民的价格与完善的品质保障，无疑是实验室分选小鼠 CD8+T 细胞的优选之选，赶快入手解锁你的免疫研究新突破！
29910编辑于 2025-09-22 - 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。 产品介绍人初始CD8+T细胞阴性分选试剂盒是 Elabscience 品牌推出的核心产品，专注于人初始 CD8+T 细胞的精准分离。 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 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。
15710编辑于 2025-11-14 - 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
结果讨论 1微流体分选、3D聚焦与系统配置 RACS平台使用微流控装置来捕获与移动微生物细胞，用于后续的拉曼光谱测量与细胞分选。 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. 准确率评估测试中检测的185个大肠杆菌细胞拉曼光谱对比） 为了检测该平台分选的准确率，作者将同一物种氘标记和未标记的细胞以1：1比例混合到一起进行分选。 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 然后将小鼠结肠微生物组的细胞使用葡萄糖在有重水条件下进行培养，也即所有细胞都做氘标记，根据PL>6.14作为判断标记的标准进行分选，如附件图3b所示37%捕获的细胞被成功分选，这个效率可以与人工分选媲美
1.4K30编辑于 2022-05-05 - 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
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 ，一步完成单细胞分选、裂解、扩增，如Fluidigm的C1单细胞放大器，具有高通量（每个芯片可完成96个单细胞扩增）细胞分选），反应体积小（可提高扩增效率，减少试剂消耗），污染少，对测序影响小。 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
2.3K20编辑于 2022-03-14 - 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。 下表中根据选择类型，样品要求以及分选细胞数目对几种技术进行了比较。 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 数千个细胞 1.2 非特异性分选类技术 特异性分选细胞往往捕获细胞数较少，操作复杂，不适合大规模操作，且手工操作步骤较多，对技术人员有较高的要求，重复性不好。
2.6K20编辑于 2022-10-25 - 来自专栏OpenFPGA
【Verilog我思我用】-向量部分选择
分析 这是Verilog2001新加的语法：Verilog-2001向量部分选择 在Verilog-1995中，可以选择向量的任一位输出，也可以选择向量的连续几位输出，不过此时连续几位的始末数值的index
86120发布于 2021-02-01 - 来自专栏单细胞天地
scRNA plus||单细胞结合传统测序技术之路
本文主要思想： bulk测序发现组织特异性，再用单细胞技术追踪到某个细胞亚群（从组织到细胞） 单细胞技术发现细胞亚群，分选后，用bulk测序技术来往下游走。 利用单细胞技术的分选功能 我们经常在单细胞转录组文章中看到Cell type–specific的XXX，也就是在图谱中找到了细胞类型特异的现象，如某细胞类型专门受某代谢通路的影响，这时候，我们知道了这个信号 ，可以把这类细胞分选出来用传统bulk代谢组学技术来进一步验证它。 在这个方案里，我们用到两次代谢组技术，一次是对组织块的代谢物的定量，一次是找出特定细胞类型后，分选特定的细胞出来再做代谢组学分析。 可以看出两者是相互补充的过程，同时利用两种技术当下的优势。 这就需要有灵活的单细胞系统，分选成单个细胞后，可以测得到bulk才能测的生物信息。 ?
90821发布于 2021-03-25 - 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
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 和 S100a9，而是 cKit+ Gr1+ 的流式分选 ）： 第一层次降维聚类分群 接下来就开始对neutrophils (Neu) (S100a8 and S100a9)取子集，独立分析
80820编辑于 2022-03-03 - 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
文章概览 研究结果展示 通过对 Batch1 进行单细胞转录组测序，注释细胞类型主要包括上皮细胞、单核-巨噬细胞系、T 细胞、内皮细胞、成纤维细胞、肥大细胞等主要群体。 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 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 Fig.6 aEC 与上皮细胞有强作用关系 （图片来源：Nature Cell Biology） 于是，重新设计 11 例不同时期前列腺癌样本（Batch3），分选出内皮细胞进行单细胞测序，通过拟时序分析发现 我们利用流式分选，证明了大部分 aEC 细胞亚群来自于 CRPC 样本；通过共培养发现 aEC 细胞亚群能够提高前列腺癌细胞的侵袭能力，这些实验都证实了 aEC 这一细胞亚群在前列腺癌发生发展过程中起着重要的作用
53530编辑于 2022-09-21 - 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
通过单细胞数据，发现AD病人PBMC中细胞类型比例与Normal的不同，以及特定细胞类型基因表达的差异性。 （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 - 来自专栏单细胞天地
单细胞RNA测序揭示了胶质母细胞瘤进展过程中免疫景观的演化
(h) hsEGFR+PDGFRA+和hsEGFR+GAL1+流式分选细胞的批量RNAseq的差异表达基因的热图。 (i) hsEGFR+PDGFRA+和hsEGFR+GAL1+流式分选细胞的批量RNAseq的差异表达基因的火山图。 统计分析，相对于对照组脑小胶质细胞（天0）。 (e) EdU+和EdU–流式分选微胶质细胞的差异表达基因的热图。 (f) 流式分选小胶质细胞（EdU+、EdU–）、巨噬细胞和对侧微胶质细胞的转录组的Spearman相关性与指示的RNAseq数据集的相关性。 (g) EdU+和EdU–流式分选小胶质细胞群之间的差异表达基因和GO分析。 (h) 流式分选正常脑小胶质细胞和携带GBM的对侧微胶质细胞之间的差异表达基因和GO分析。
75310编辑于 2024-03-22 - 来自专栏生信宝典
单细胞转录组基本概念（一）
单细胞是把每个细胞单独分出来去提取RNA，然后建库测序，获得是是单个细胞的表达值。在每个细胞里面基因的表达具有随机性，且存在异质性。 既然是做单细胞，第一步就是把单个细胞分选出来。分选的方式也比较多，物理切割，酶消化，FACS分选等。假如已经分到了一个单细胞，跟常规的转录组步骤上是一样的。 早期单细胞的分选主要靠人工，用移液管，移液枪或者显微操作去把细胞单个单个的分出来，再放到微孔里一个一个进行反应，或者使用fluidigm的微流控设备或者操作机器人，之后就有了更自动化的设备，使得我们用更低的成本 极限稀释加移液枪分离单细胞；显微操作分选单细胞；流式分选带有表面Marker的单细胞；激光切割实体组织；微流控技术；磁珠捕获，主要用于CTC ? 它的一个优点是可以结合流式细胞荧光分选（FACS, fluorescent activated cell sorting）根据表面Marker分选细胞。因此特别适合分选细胞子集用于测序。
2.5K41发布于 2021-05-27 - 来自专栏单细胞天地
人类胸腺发育的细胞图谱揭示了T细胞组库的形成
作者总共采集了 15 个胎儿胸腺（从 7 - 17 孕周）和 9 个出生后至成人期的胸腺样本，同时采用了不同的细胞分选策略保证细胞亚群的覆盖率。 （如髓质胸腺上皮细胞 mTEC 或调节性 T 细胞等） 估计细胞类型的比例： 作者首先宽泛地定义细胞类型（如淋巴细胞、髓细胞等），并计算每种类型在选定的对比组之间的比例 如果一次比较中的所有细胞类型均来自同一个分选门 ，则将比例简单定义为：特定类型细胞数 / 细胞总数 如果细胞来自不同的分选门，则为每个分选门计算一个归一化因子：给定分选门的细胞数 / 所有分选门的总细胞数。 对每个分选门的细胞数均乘以相应的归一化因子，再用归一化的细胞数来计算细胞比例 用 t 检验评估细胞比例变化的显著性 轨迹推断： 作者利用前述批次矫正方法获得邻域图（neighbourhood graph CD8αα+ T(I) 的分选策略。
4.4K51发布于 2021-04-16 - 来自专栏单细胞天地
人乳腺癌中成纤维细胞的异质性和免疫抑制微环境研究
结果 流式分选指标，CD45-, EPCAM-, CD31-，去除血细胞、上皮细胞、内皮细胞；成纤维细胞的分群指标： FAP, integrin b1/CD29, aSMA, S100-A4/ FSP1 下图是流式分选和鉴定的结果（图A-C）。图D是CytoSPADE分析流式数据来进一步证明这个分群的合理性。 也就是说 CAF-S1富集的TNBC T 细胞浸润程度更高，同时CD8+ T细胞的减少可能影响TN乳腺癌的预后。 CAF-S1,CAF-S4 的分子水平表征 流式分选出这两个细胞亚群，做RNA测序。 CAF-S1中 CXCL12沉默后，吸引到T细胞显著减少。图E-I ，将两种细胞共培养并观察。研究者首次检测到两种细胞很近，表明CAF-S1 吸引到T细胞。 总结 主要用流式分选的方法分出四个细胞亚群。CAF-S1 在免疫抑制过程中有重要角色。CAF-S1能吸引CD4+CD25+ T细胞并促进其分化为CD25+FOXP3 细胞。
1.6K30编辑于 2022-03-14 - 来自专栏单细胞天地
hECA—人类单细胞表达图谱平台
网址：http://eca.xglab.tech 1、数据规模 116份已发表单细胞数据集 38个人类器官(如下表)与11个组织系统 146种细胞类型 1,093,299个细胞(43,878个基因) 3.1 'in data' cell sorting 该平台提供了一种新型的基于数据的细胞分选方式。具体来说可从网页界面或者API工具快速筛选特定样本、特定器官、特定基因表达模式的细胞群。 多器官T细胞的代谢通路表达概况 首先使用ECAUGHT"分选"了来自18个器官的T细胞群，简单分为了CD4+与CD8+亚群 然后使用GSVA对代谢相关通路进行了单细胞水平的打分，分析相应的器官活性特征。 首先在hECA数据库中分选到2566个CD19+，其中53%是B细胞；其余细胞还包括脑内的内皮细胞、小胶质细胞与神经元，这验证了CART治疗的神经毒性。 针对特定细胞在不同细胞表达、表达marker等 器官水平organ portait 针对特定器官，分析其细胞组成比例等 3.3 label transfer 使用hECA人类特定器官的单细胞表达矩阵
1.4K20编辑于 2023-02-16
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