08 · CAR-T单细胞多组学 解决方案

CAR-T单细胞
多组学方案

结合Perturb-seq、scVDJ及单细胞蛋白组学,从单细胞分辨率解析CAR-T细胞异质性、功能耗竭与克隆动力学,为CAR-T产品开发提供精细化功能表征支持。

Perturb-seqscVDJ克隆动力学单细胞蛋白组

技术背景与原理

单细胞 RNA-seq 将表型方差拆到单细胞,识别稀有亚群与状态转换。与 CRISPR 池化筛选或 CAR-T 回输后样本结合,可观察扰动-转录耦合或治疗相关克隆转录表型。Perturb-seq 等将 barcode-sgRNA 与单细胞 cDNA 同读。

方案流程

01

Perturb-seq筛选

CRISPR扰动结合单细胞转录组测序,系统解析基因功能对CAR-T细胞状态的影响。

02

scVDJ免疫组库分析

单细胞VDJ测序追踪CAR-T细胞克隆组成与扩增动态,评估克隆多样性。

03

单细胞蛋白组学

多参数单细胞蛋白质组分析,精细表征CAR-T细胞功能亚群与耗竭状态。

04

多组学整合分析

转录组、免疫组库与蛋白组数据整合,提供系统性CAR-T细胞功能解读报告。

检测方法矩阵

Perturb-seq 单细胞转录组筛选
scVDJ 单细胞免疫组库测序
单细胞蛋白质组测序
scDNA-seq 多重编辑异质性
CRISPR筛选联合单细胞分析
多组学数据整合分析

参考文献

Dixit A, et al. Perturb-seq: dissecting molecular circuits with scalable single-cell RNA profiling of pooled genetic screens. Cell. 2016;167(7):1853–1866意义与启发:证明混合 CRISPR 筛选与单细胞转录组可在一次实验中联读。
Hao Y, et al. Integrated analysis of multimodal single-cell data. Cell. 2021;187(13):3573–3587意义与启发:应对多组学单细胞数据整合的算法需求,反映实验设计从单模态到联合读出的迁移。

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