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单细胞基因分析系统品牌如何选?

第一梯队:市场领导者与绝对巨头

这个梯队的品牌定义了市场,拥有最广泛的用户基础、最丰富的产品线和最成熟的生态系统。

单细胞基因分析系统品牌如何选?-图1
(图片来源网络,侵删)

10x Genomics (美国)

  • 市场地位:无可争议的行业领导者,其基于微流控技术的 Chromium 系统是单细胞转录组测序的“黄金标准”。
  • 核心产品/技术
    • Chromium X/XL:高通量平台,用于大规模细胞分析,支持从单细胞到空间转录组。
    • Chromium Connect:自动化平台,适合需要高通量、标准化操作的实验室。
    • Chromium Controller:核心设备,用于生成 Gel Bead-In-Emulsion (GEM) 微滴。
    • Chromium Single Cell:产品线非常丰富,包括:
      • 3' Gene Expression:标准的单细胞转录组分析。
      • 5' Gene Expression:提供全长转录本信息。
      • VDJ/CITE-seq:同时分析免疫组库或蛋白表达。
      • ATAC-seq:染色质可及性分析。
      • Spatial Gene Expression:空间转录组,保留组织原位信息。
  • 技术特点:微流控技术,通量高,数据质量稳定,试剂标准化程度高,配套的分析软件(Cell Ranger)非常成熟易用。
  • 优势:生态系统最完善,应用最广泛,数据可比性强,是绝大多数发表高分文章实验室的首选。
  • 劣势:仪器和试剂成本较高,专利壁垒较高。

Illumina (美国)

  • 市场地位:全球NGO测序仪的霸主,凭借其强大的测序平台优势,在单细胞领域也占据重要地位。
  • 核心产品/技术
    • iSeq 100 / NextSeq 550 / NovaSeq 6000/1000/2000:其单细胞解决方案的核心在于其测序平台和配套的文库制备试剂盒。
    • Bio-Rad (与Illumina合作推广):Bio-Rad的 ddSEQ™ 单细胞系统使用其独特的微孔板技术,生成的文库可在Illumina的测序仪上进行测序,这是一种“强强联合”的模式。
  • 技术特点:测序深度和数据质量是其传统优势,Bio-Rad的ddSEQ技术避免了微流控的堵塞问题,对细胞大小和形态要求较低。
  • 优势:测序通量和成本优势明显,尤其适合需要超大规模细胞分析的科研项目,拥有庞大的客户基础。
  • 劣势:在单细胞捕获技术本身上不如10x Genomics专注和灵活,其“单细胞”方案更多是测序平台能力的延伸。

第二梯队:特色鲜明、技术领先的创新者

这个梯队的品牌通常在特定技术路线上有独到之处,或者在特定应用领域(如高灵敏度、空间多组学)表现出色。

BD (Becton, Dickinson and Company) (美国)

  • 市场地位:全球流式细胞术的巨头,将其在细胞分选和分析上的优势完美融入单细胞测序。
  • 核心产品/技术
    • BD Rhapsody™:结合了BD强大的流式细胞术技术,可以在单细胞水平进行高灵敏度的mRNA和蛋白分析。
    • BD AbSeq™:基于抗体的寡核苷酸标记技术,可以在转录组测序的同时,原位检测多种蛋白。
    • BD FACSMelody™ / FACSymphony™:高精度流式细胞仪,可用于单细胞分选,作为单细胞测序的上游。
  • 技术特点“蛋白+转录组” 多组学分析是其最大特色,技术成熟,操作流程相对简单。
  • 优势:在需要同时分析基因表达和蛋白水平的实验中优势巨大,数据质量高,特别适合免疫学、肿瘤学等领域。
  • 劣势:通量相对10x Genomics较低,空间转录组解决方案相对较弱。

Takara Bio (日本)

  • 市场地位:在亚洲市场,特别是日本和中国,拥有非常高的知名度和市场占有率,其技术路线与10x Genomics不同,但同样非常有效。
  • 核心产品/技术
    • CelloSeq™:其核心是 “板式捕获” (Plate-based) 技术,通过特殊的油包水微孔板来捕获单个细胞。
    • SMART-Seq™:其全长cDNA扩增技术是业界的标杆,灵敏度极高,能获得更完整的转录本信息。
  • 技术特点:板式操作,对设备要求低(普通PCR仪即可),灵活性高,SMART-Seq技术灵敏度极高,适合低起始量样本或稀有细胞的分析。
  • 优势:技术灵敏度高,成本效益较好,操作简便,在需要高质量全长转录本的场景下表现优异。
  • 劣势:通量相对较低,自动化程度不如微流控系统,手动操作步骤较多。

NanoString Technologies (美国)

  • 市场地位:以 nCounter® 数字化分子计数技术起家,在空间多组学领域是绝对的领导者。
  • 核心产品/技术
    • GeoMx® Digital Spatial Profiler (DSP):空间转录组/蛋白质组平台,通过抗体或探针标记组织切片,然后由激光切割感兴趣的区域(ROI),进行数字化分析,可以实现多重蛋白和RNA的空间共定位分析。
    • CosMx™ SMI (Spatial Molecular Imager):超高分辨率的空间多组学技术,可以在单细胞水平同时检测数百种RNA和蛋白。
  • 技术特点空间多组学,无需组织解离,保留空间信息,检测通量高(可达几百个靶点)。
  • 优势:在空间生物学领域技术领先,分辨率高,数据直观,特别适合肿瘤微环境、神经科学等研究。
  • 劣势:仪器和试剂非常昂贵,对样本制备要求高,主要聚焦于空间分析,传统单细胞转录组并非其主攻方向。

第三梯队:国内新兴力量与挑战者

近年来,中国本土企业在单细胞测序领域发展迅速,凭借高性价比和本地化服务,在国内市场占据了一席之地。

M20 Genomics (曼彻生物) (中国)

  • 市场地位:国内单细胞领域的明星企业,技术路线创新,发展迅猛。
  • 核心产品/技术
    • Stereo-seq:其核心技术是 “数字空间基因表达图谱”,通过自主研发的DNA纳米球阵列技术,在芯片上原位捕获和释放转录本,实现了亚细胞级别的超高分辨率空间转录组
  • 技术特点超高分辨率空间转录组,分辨率可达500nm,能清晰描绘细胞内部的基因表达空间信息。
  • 优势:技术原创性强,空间分辨率全球领先,性价比高,在国内推广迅速。
  • 劣势:品牌国际影响力仍在建立中,生态系统和软件分析工具仍在不断完善中。

GBI Genomics (基因慧) (中国)

  • 市场地位:国内较早进入单细胞领域的公司之一,提供多种技术平台选择。
  • 核心产品/技术
    • 提供基于 微流控微孔板 的多种单细胞解决方案,兼容不同通量和预算需求。
    • scRNA-seq空间转录组 产品线在国内有广泛应用。
  • 技术特点:产品线覆盖广,提供从仪器、试剂到数据分析的“一站式”服务。
  • 优势:本土化服务响应快,价格有竞争力,能提供定制化解决方案。
  • 劣势:核心原创技术不如头部国际品牌和M20突出,品牌影响力相对有限。

总结与选择建议

品牌 核心技术 主要优势 主要劣势 适合场景
10x Genomics 微流控 行业标准,生态系统完善,通量高,数据稳定 成本高,专利壁垒 大规模单细胞转录组、免疫组库、空间转录组等常规研究
Illumina 测序平台 + 合作 测序通量和成本优势,客户基础庞大 单细胞捕获技术非自研,灵活性稍差 超大规模队列研究,对测序成本敏感的项目
BD 流式 + 板式 蛋白+转录组多组学,灵敏度高,数据质量好 通量相对较低,空间解决方案弱 需要同时分析基因和蛋白的免疫学、肿瘤学研究
Takara Bio 板式 + SMART-Seq 灵敏度极高,全长转录本,操作简便,性价比好 通量低,手动操作多 稀有细胞、低起始量样本、需要高质量全长转录本的研究
NanoString 空间原位检测 空间多组学领导者,分辨率高,多重检测 昂贵,专注于空间分析 肿瘤微环境、神经科学等需要保留空间信息的研究
M20 Genomics DNA纳米球阵列 超高分辨率空间转录组,技术原创,性价比高 国际影响力待提升 需要亚细胞级别空间分辨率的精细生物学研究
GBI Genomics 多技术平台 本土化服务好,价格有竞争力,一站式服务 核心技术原创性不足 预算有限,需要本地化支持的国内科研项目

如何选择?

  • 如果你是新手,追求稳定和标准:选择 10x Genomics,它的生态系统和学习资源最丰富,能让你少走弯路。
  • 如果你的研究重点是免疫学或蛋白BD 的多组学能力是最佳选择。
  • 如果你在研究稀有细胞或需要最高灵敏度Takara Bio 的 SMART-Seq 技术是利器。
  • 如果你的核心问题是“细胞在哪里”NanoString 的 GeoMx 或 M20 Genomics 的 Stereo-seq 是空间研究的利器。
  • 如果你的预算有限,且在国内:可以重点考察 M20 GenomicsGBI Genomics 等本土品牌,它们能提供更具性价比的方案和更及时的技术支持。

这个领域技术迭代非常快,建议在选择前,根据自己具体的研究目标和预算,联系各品牌的销售代表获取详细资料,并尽可能查看已发表的相关文献,了解不同平台在实际应用中的表现。

单细胞基因分析系统品牌如何选?-图2
(图片来源网络,侵删)
单细胞基因分析系统品牌如何选?-图3
(图片来源网络,侵删)
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