组织切片、细胞及分子结构的蓝白科研概念图;AI 生成示意,非真实分析结果

玄珩科技 · 研究数据分析

测序与组学分析

解析细胞组成与空间微环境,连接表达变化与遗传证据。
从研究方案到图表、数据与报告,形成可复核的分析成果。

AI 生成科研概念图 · 案例区展示真实报告图表

分析方向

从细胞组成到遗传证据

已有数据可开展专题或联合分析;测序方案结合样本条件与研究目标评估。

多层次联合

连接表达、细胞、空间与遗传信息,围绕同一问题组织证据。

研究方案适配

依据样本、分组和数据条件选择方法,明确分析范围。

成果可复核

图表、结果表与方法记录对应,保留阈值和解读边界。

单细胞与单核转录组

解析细胞组成与状态

解析细胞组成、亚群与状态,将候选表达变化联系到相应细胞群。

  • 细胞与基因质控、样本整合和聚类
  • 标记基因与细胞类型注释、分组比较
  • 功能评分、通讯推断与拟时序分析
方案与适用条件

可回答的问题

  • 样本包含哪些细胞群与亚群?
  • 不同条件下,哪些细胞状态发生变化?
  • 候选基因主要在哪些细胞中表达?

对应成果

  • 质控汇总与细胞注释结果
  • UMAP、标记基因及表达图表
  • 差异、通路和研究问题分析报告

数据准备

原始测序文件或表达矩阵、样本分组与实验背景;测序方案需结合组织类型、样本质量和研究目标评估。

方法与边界

可根据数据采用 Seurat、批次整合、AUCell、CellChat 等方法。拟时序描述表达状态的相对排列,不直接等同于真实时间或谱系证据。

空间转录组

连接表达与组织位置

将基因表达与组织位置联系起来,解析局部细胞组成与空间微环境。

  • 组织图像与空间表达数据质控
  • 空间分区、细胞组成推断与表达定位
  • 微环境、功能富集和空间关联分析
方案与适用条件

可回答的问题

  • 候选基因在组织的哪些位置表达?
  • 不同空间区域有哪些细胞组成特征?
  • 哪些通路与局部微环境相关?

对应成果

  • 组织位置与表达分布图
  • 空间区域、细胞组成与通路图表
  • 联合分析报告与方法记录

数据准备

空间表达数据、组织图像及空间坐标;如开展联合分析,还需提供匹配的单细胞或单核参考数据。

方法与边界

方案可涉及 Visium 等数据、RCTD 细胞组成推断、NMF 微环境分解和功能富集。空间点位不一定对应单个细胞,推断结果需结合平台分辨率解释。

常规转录组

比较表达与功能变化

比较实验组间表达变化,提炼候选基因与功能通路线索。

  • 测序质控、比对与表达定量
  • 差异表达、聚类和功能富集
  • 候选基因筛选与联合数据核查
方案与适用条件

可回答的问题

  • 实验条件之间有哪些表达变化?
  • 差异基因涉及哪些功能与通路?
  • 哪些候选基因值得进一步验证?

对应成果

  • 表达矩阵与差异基因表
  • 火山图、热图和富集图表
  • 阈值、方法和候选结果说明

数据准备

测序文件或表达矩阵、物种与参考版本、样本分组及重复信息;混杂因素和批次应在分析前明确。

方法与边界

根据实验设计进行表达定量、差异分析与 GO、KEGG、GSEA 等功能解释;剪接、PPI 和跨组学整合按实际数据与研究范围确定。

遗传证据与多组学整合

评估候选关联与证据

联合表达与遗传汇总数据,评估候选关联及不同组学证据的一致性。

  • GWAS、eQTL、mQTL 或 pQTL 数据核对
  • SMR、HEIDI 与共定位分析
  • 候选筛选、表达与功能证据整合
方案与适用条件

可回答的问题

  • 遗传信号与候选分子特征是否相关?
  • 不同组学提供了哪些一致或不一致的线索?
  • 关联是否值得进一步实验验证?

对应成果

  • 遗传关联和区域图表
  • 候选结果、阈值与证据汇总表
  • 数据来源、局限和研究报告

数据准备

GWAS 与 QTL 汇总统计、参考基因组及研究人群信息;需评估样本来源、位点覆盖和组织相关性。

方法与边界

SMR 与共定位用于统计证据评估。结果受位点数量、LD 参考、研究人群及分析假设影响,不单独证明因果机制或临床诊断价值。

研究案例

从研究问题到分析成果

三项研究示例,查看联合分析路径及原报告图表。

转录组 × 单细胞

糖尿病视网膜病变的表达与单细胞联合研究

联系整体表达变化与细胞图谱,定位磷脂代谢相关候选基因的细胞背景。

分析路径
表达差异 → 候选基因 → 细胞注释 → 功能与通讯推断
解读边界
聚类簇与细胞类型不是同一概念;候选基因与通讯关系仍需独立验证。

来源: 转录组与单细胞研究报告 · 图 2、33、34

查看补充图表与研究说明
研究问题

整体样本中的候选表达变化,主要对应哪些细胞群与功能线索?

成果范围

差异表达、细胞图谱、标记基因、候选表达与功能分析。

单核转录组 × 空间转录组

心肌组织的细胞与空间微环境解析

以肥厚型心肌病(HCM)为例,联合单核与空间数据解析组织微环境。

分析路径
细胞注释 → 空间组成推断 → 微环境分解 → 功能与通讯模式
解读边界
该报告没有正常对照空间样本,不将空间模式写成已证实的正常与疾病差异。

来源: 空间转录组研究报告 · 图 2.5 E–G、2.7 E–G

查看补充图表与研究说明
研究问题

细胞状态、组织位置与局部功能模式之间,呈现怎样的关联?

成果范围

空间微环境、功能富集和候选信号关系图表。

表达数据 × GWAS × QTL

2 型糖尿病的遗传证据与表达特征整合

围绕线粒体自噬,将表达线索与遗传汇总统计结合,评估候选关联。

分析路径
候选筛选 → QTL / GWAS 核对 → SMR / HEIDI → 共定位与功能整合
解读边界
共定位结果需要关注位点覆盖和数据条件,不表述为强因果证据或诊断准确率。

来源: SMR 研究报告 · 图 6、7

查看补充图表与研究说明
研究问题

遗传关联与表达线索能否共同支持值得关注的候选分子特征?

成果范围

SMR 关联、区域图表和候选证据汇总。

流程与交付

从研究问题到成果交付

分析范围、文件格式与复核内容在方案阶段约定。

  1. 研究沟通

    确认样本、分组、数据与目标,明确分析范围。

  2. 数据评估

    核查质量、批次和重复信息,说明可用范围。

  3. 分析与解读

    开展专题或联合分析,核对关键结果与方法假设。

  4. 成果交付

    整理图表、结果表与报告,保留方法和关键阈值。

研究图表

细胞、表达、空间及遗传图表,保留图例与标签。

分析数据

表达、注释、差异、富集与候选结果表。

研究报告

数据来源、分析方法、关键阈值与结果解读。

项目咨询

开始前,先确认这些信息

已有测序数据,可以只做分析吗?

可以。提供数据类型、样本分组与研究目标,评估质量和可用范围后确认方案。

单细胞、单核和空间分析如何选择?

单细胞与单核侧重细胞组成和状态;空间分析保留组织位置。结合组织特性、样本条件与研究目标选择,不强行联合不匹配的数据。

与玄珩交流

从样本与研究问题开始

提供数据类型、样本分组与分析目标,讨论合适的研究方案。

留下研究需求

案例不保证其他项目获得相同结论。通讯、拟时序、空间组成与遗传关联属于计算推断,需独立核查;本服务用于科研,不替代实验验证或临床诊断。

分析结果预览

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