ddSEQ Single-Cell 3' RNA-Seq Kit dan Omnition
Analysis Software adalah
dua komponen
utama dalam analisis transkriptom sel tunggal, yang dirancang untuk memberikan wawasan
mendalam tentang ekspresi gen di tingkat sel individual.
ddSEQ Single-Cell 3' RNA-Seq Kit
Kit ini merupakan sistem untuk melakukan analisis transkriptom menggunakan
pendekatan
RNA-Seq pada sel tunggal.
Fungsi Utama: Memungkinkan isolasi RNA dari
ribuan sel tunggal secara bersamaan dan transkripsi
menjadi cDNA untuk analisis lebih lanjut.
Teknologi Dasar: Menggunakan teknologi
microfluidik berbasis droplet (tetesan mikro) untuk menangkap
sel tunggal secara efisien dalam lingkungan yang terkontrol. Sel dipisahkan dalam
droplet bersama dengan reagen yang mendukung isolasi dan pemrosesan RNA.
Fokus 3' RNA-Seq: Menargetkan ujung
3' dari RNA messenger (mRNA), yang sering mengandung poly-A
tail, untuk efisiensi dan kemudahan penyesuaian analisis.
Protokol Workflow:
Isolasi Sel Tunggal: Memisahkan setiap sel ke dalam droplet.
Reverse Transcription (RT): Mengonversi RNA menjadi cDNA.
Barcoding Molekuler: Menyematkan label unik pada cDNA dari setiap sel,
memungkinkan pelacakan asal data dari sel tertentu.
Amplifikasi dan Sequencing: Memperbanyak cDNA untuk diurutkan
menggunakan platform sequencing seperti Illumina.
Keunggulan:
Efisiensi tinggi dalam menangkap sel tunggal.
Barcoding molekuler untuk menghindari duplikasi data.
Proses otomatis yang mengurangi kesalahan manusia.
Perangkat lunak ini dirancang untuk analisis data hasil ddSEQ dan sistem
lainnya yang
menghasilkan data RNA-Seq berbasis sel tunggal. Fitur dan manfaat utamanya:
Analisis Data Tingkat Lanjut:
Memproses data mentah dari platform RNA-Seq dan mengubahnya menjadi
informasi biologis yang dapat digunakan.
Mendukung dekonvolusi data berdasarkan barcoding molekuler untuk
memisahkan data dari setiap sel.
Kemampuan Visualisasi: Menyediakan alat
visualisasi yang kaya, seperti diagram PCA (Principal Component
Analysis), t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), dan grafik berbasis
ekspresi gen.
Identifikasi Subpopulasi Sel:
Mendeteksi subpopulasi sel berdasarkan pola ekspresi gen.
Menggunakan algoritma clustering untuk mengelompokkan sel dengan
karakteristik serupa.
Fokus pada Pengalaman Pengguna:
Antarmuka yang intuitif dan ramah pengguna.
Integrasi pipeline otomatis untuk mempermudah pengguna dari berbagai latar
belakang.
Keunggulan Tambahan:
Mendukung integrasi dengan dataset referensi untuk menganalisis
perbandingan.
Dilengkapi dengan modul untuk analisis pathway dan genetik.