在生物医疗研究中，通过对两个案例的分析，我们可以探讨scRNA-seq与snRNA-seq两种技术之间的细微差异与互补优势。

案例分析一

参考文献：A single-cell and single-nucleus RNA-Seq toolbox for fresh and frozen human tumors，发表期刊：Nature Medicine（IF 58）。研究材料：人肿瘤组织。应用技术：scRNA-seq和snRNA-seq。

在对神经母细胞瘤的研究中，scRNA-seq检测到了更多的免疫细胞，例如T细胞、B细胞和NK细胞，而snRNA-seq更倾向于检测结构性细胞，如神经嵴和神经内分泌细胞，免疫细胞的检出率显著降低。在乳腺癌转移样本中，scRNA-seq和snRNA-seq的结果也显示出类似的趋势。UMAP图中的重叠度较好，各个cluster基本都被检测到，但占比存在明显差异。

案例分析二

参考文献：A pan-grass transcriptome reveals patterns of cellular divergence in crops，发表期刊：Nature（IF 505）。研究材料：泛草。应用技术：scRNA-seq和snRNA-seq。

本研究表明，scRNA-seq和snRNA-seq都能够有效反映完整组织的基因表达模式（相关性系数r≥0.7），而两者特异基因的表达模式基本一致。作者进一步比较了这两种技术的数据差异，揭示scRNA-seq能够检测到更多的转录本和基因数量，而snRNA-seq由于未经过组织解离的过程，显示出更低的应激反应。此外，在玉米的snRNA-seq细胞图谱中发现了新的细胞亚群。最终，研究总结指出这两种技术可以互相补充，联合分析将展现出更大的技术优势。

案例分析三

参考文献：Cells of the adult human heart，发表期刊：Nature（IF 505）。研究材料：人心脏。应用技术：scRNA-seq和snRNA-seq。

通过联用scRNA-seq和snRNA-seq数据，这项研究构建了完整的人心脏细胞图谱，强调了心肌细胞、周细胞和成纤维细胞的细胞异质性，并揭示了不同发育起源和特性的心房及心室细胞亚群。这一发现提高了研究者对人类心脏的理解，为未来的研究提供了更有价值的参考。

案例分析四

参考文献：Single-cell multi-omic and spatial profiling of human kidneys implicates the fibrotic microenvironment in kidney disease progression，发表期刊：Nature Genetics（IF 317）。研究材料：人肾脏。应用技术：scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq联合10x Visium和CosMx。

这项研究综合应用了scRNA-seq、snRNA-seq、snATAC-seq以及Visium和CosMx SMI空间转录组测序平台，对81个肾脏样本进行分析，涵盖近338,600个单细胞和细胞核。研究旨在揭示健康与病态状态下肾脏细胞类型及组织结构的复杂性，并探讨纤维化微环境对肾病预后的影响。

通过对scRNA-seq和snRNA-seq的比较，我们可以看到两者在不同细胞类型的基因表达检测中展现出各自的优势。尤其在检测脆弱的细胞（如肝细胞、肾细胞）或在复杂样本中（如长期保存于-80℃的组织块），snRNA-seq表现出明显的优势。通过将这两种技术结合应用，研究人员能够更全面地实现研究目标。

环亚集团·AG88 提供先进的生物技术平台，例如10x Genomics、Visium CytAssist和MALDI 2，致力于为客户提供单细胞空间多组学联合的全方位解决方案。我们的丰富项目经验助力客户在生物医学领域发表多篇高分论文，欢迎与我们联系，开启您的时空多组学联合实验之旅！