scRNA-seq
scRNA-seq: transcriptomique à résolution cellulaire
Le Single-cell RNA-seq est en phase de devenir le nouveau standard en transcriptomique. Il permet l'analyse complète du transcriptome à la résolution d'une seule cellule. Cette nouvelle technique est en train d'évoluer rapidement et nous nous efforçons de mettre à jour notre méthodologie afin de toujours être à la pointe de l'avancée.
Expertise dans toutes les techniques « single cell »
Il existe de nombreuses approches différentes en matière de scRNA-seq. Certaines permettent d'obtenir une bonne sensibilité par cellule au détriment d'une reduction du nombre de cellules, comme c'est généralement le cas pour « SMART-seq3 ». D'autres, comme le « 10x », permettent d'évaluer le transcriptome de milliers de cellules mais au prix d'une sensibilité limitée.
Nexco Analytics a l'expérience nécessaire dans chaque type de scRNA-seq et nous employons des méthodes optimisées et adéquates pour chacune d'entre elles.
Etiquetage, regroupement et classification des types de cellules
L'un des pouvoirs du scRNA-seq est de permettre la classification et l'étiquetage des cellules dans votre échantillon. Nexco Analytics utilise des méthodes publiées pour extraire ces informations et vous fournir des résultats digérés prêts à être interprétés.
Après le regroupement des cellules, il est possible de déduire les marqueurs génétiques qui les catégorisent spécifiquement. Obtenez des informations sur les gènes cruciaux pour votre expérience et découvrez de nouveaux sous-types cellulaire.
Allez plus loin en calculant la trajectoire des cellules dans vos échantillons, ce qui vous permet d'observer les changements cellulaires dans le temps et de retracer l'historique des cellules.
Quantification des éléments transposables au niveau cellulaire
La pipeline TEnex de Nexco Analytics permet d'étudier les éléments transposables dans les données scRNAseq. Notre méthode, développée à l'EPFL ainsi que licenciée à Nexco Analytics, peut faire face à la faible sensibilité du scRNA-seq par rapport au RNA-seq classique. Découvrez comment les éléments transposables influencent votre expérience et tirez le meilleur parti de vos données en utilisant un niveau de granularité plus élevé que la simple utilisation des gènes.
L'étape suivante avec le multi-omics et la transcriptomique spatiale
Récemment, les protocoles scRNA-seq ont été améliorés pour interroger l'état de la chromatine des cellules en même temps que l'expression des gènes. Cette technique, qui combine ATAC-seq et scRNA-seq, permet d'affiner les résultats en réduisant les faux positifs dans les données d'expression. Même si vous n'utilisez pas ces méthodes récentes, nous pouvons croiser vos données avec d'autres techniques pour répondre au mieux à vos besoins.
Une autre technique en plein essor est la transcriptomique spatiale, où les cellules sont codées en fonction de leur localisation spatiale dans les tissus. Grâce à notre expérience, nous pouvons analyser ces techniques très avancées et vous aider à interpreter les résultats.
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