背景介绍
单细胞RNA测序技术（scRNA-seq）凭借其非偏向性检测和大规模并行分析优势，成为解析异质性细胞群体特征的有力工具。在该技术出现前，科研人员主要通过荧光标记抗体组对细胞表面蛋白进行检测，这些蛋白标志物能够有效反映细胞活性与功能状态。基于微流控、微孔板或组合索引的新一代高通量测序平台与流式分选存在技术兼容性障碍，导致表面蛋白信息难以与组学数据有效整合。此外，现有同时检测单细胞蛋白质与转录组的方法存在通量限制，难以实现多基因-多蛋白的联合分析。
BD Rhapsody Ab-seq技术的突破在于其实现了大规模蛋白质标记检测与数万级单细胞全转录组分析的同步整合。BD AbSeq 抗体-寡核苷酸复合物利用寡核苷酸测序来获得多重蛋白检测，用于单细胞水平的多组学分析。这项新技术使得研究者可以在同一实验中同时检测蛋白质和 mRNA 表达。
技术优势
1、在一个实验中检测高通量细胞表面蛋白标志物和 RNA 表达。
2、使用与抗体品质领先者 BD Pharmigen™ 同样优质的 BD 抗体。
3、标准化条形码的设计生成了简化的生物信息学及分析。
4、纳入的蛋白质表达数据提供了更好的样品特征，例如更清楚的细胞簇识别，使您能够更深入地分析细胞以进一步阐明复杂的生物系统。
30-plex T 细胞检测组合
30-plex B 细胞检测组合
59-plex 适应性免疫检测组合（T+B）
® BD OMICS-One 免疫分析蛋白检测组合（免疫标志物)
技术路线
1. 单细胞分离：通过BD Rhapsody平台使用微孔板（microwell）技术捕获单个细胞。每个微孔中包含一个带有独特分子标识（UMI）和细胞条形码（Cell Barcode）的磁珠（bead），确保单细胞隔离。抗体标记：预先设计针对细胞表面蛋白的抗体，每个抗体偶联一段特异性的寡核苷酸序列（ADT）。这些抗体与细胞表面抗原结合后，ADT作为后续测序的标签。
2. 裂解液释放细胞内mRNA及表面抗体结合的ADT。通过磁珠上的寡核苷酸（含细胞条形码和UMI）通过poly（dT）序列捕获mRNA（用于转录组），同时捕获ADT序列（用于蛋白检测）。
3. 逆转录与文库构建在磁珠上完成mRNA的逆转录，生成带有细胞条形码和UMI的cDNA;ADT序列也会被同时逆转录并整合到文库中。转录组文库：通过PCR扩增cDNA，构建全长转录组文库。蛋白标签文库（ADT文库）：针对ADT序列设计特异性引物扩增，生成独立的测序文库。
4. 高通量测序：转录组数据通常采用双端测序，一端读取细胞条形码和UMI，另一端读取基因序列。ADT数据：单端测序即可获取抗体标签信息。
5. 数据拆分与比对：根据条形码将测序数据拆分到单个细胞，转录组数据比对到参考基因组，ADT数据比对到抗体标签数据库。整合转录组和蛋白数据，揭示细胞异质性、亚群特征及功能状态。
分析内容
样本要求
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样本类型 |
样本量及保存条件 |
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实体组织 |
≥0.2g（参考黄豆粒：0.5 cm2大小），组织样本于充满预冷组织保存液（免费提供）的螺口冻存管中，密封后于 2-8°C 保存/运输; |
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⾎液，骨髓类样本 |
≥2mL ，4-8°C保存运输，血液样本尽量在8小时内进行有核细胞分离，最长不超过12小时。 |
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积液类样本，腹⽔，胸腔积液，膝盖积液，淋巴液，灌洗液和脑脊液等样本 |
≥5mL ，取样后置于4-8°C 环境进行保存运输。 |
应用方向
BD AbSeq寡核苷酸偶联抗体库覆盖免疫系统与疾病、肿瘤学与血液学、病原体感染与自身免疫性疾病等多个研究领域，不仅揭示了疾病机制，还推动了诊断和治疗技术的进步。从造血干细胞的研究到细胞黏附分子，从免疫检查点到共刺激分子，再到感染性疾病的检测，BD的抗体产品为科学研究提供了全面的支持，助力研究者深入理解疾病过程，开发更有效的治疗方法。
代表性文章
免疫系统与疾病研究中的应用：Triana S、Vonficht D、Jopp-Saile L 等人。造血系统的单细胞蛋白质基因组参考图谱能够对精确定义的细胞状态进行纯化和大规模分析。Nat 免疫学。2021;22（12）：1577-1589.doi：10.1038/s41590-021-01059-0
肿瘤学与血液学研究中的应用： Alashkar Alhamwe B， Ponath V， Alhamdan F， et al. BAG6 通过抑制 IL33 呈递的细胞外囊泡的释放和肥大细胞的活化来限制胰腺癌的进展。细胞分子免疫学。2024;21（8）：918-931.doi：10.1038/s41423-024-01195-1
信号传导和细胞生物学研究：Li HY， Gao YX， Wu JC， Li JZ， Fu SW， Xu MY.单细胞转录组揭示了 NASH 中 C-Kit+-肝窦内皮细胞的新机制。细胞生物科学。2024;14(1):31.发布于 2024 年 3 月 9 日。doi：10.1186/s13578-024-01215-7
其他疾病和代谢途径研究： Soni J， Chattopadhyay P， Mehta P， et al.COVID-19 患者免疫细胞中全转录组分析 （WTA） 和表面标志物表达 （AbSeq） 的动力学，并通过单细胞基因组学捕获。Front Med （洛桑） .2024;11：1297001.发布于 2024 年 1 月 31 日。doi：10.3389/fmed.2024.1297001