首先，通过两个案例分析scRNA-seq和snRNA-seq这两种技术之间的细微差异。案例一的参考文献为《Asingle-cellandsingle-nucleusRNA-Seqtoolboxforfreshandfrozenhumantumors》，发表在《Nature Medicine》（IF 58）。研究材料为人肿瘤组织，应用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。在神经母细胞瘤的研究中，scRNA-seq检测到了更多的免疫细胞，如T细胞、B细胞和NK细胞，而snRNA-seq则更侧重于实质性细胞的检测，如神经嵴细胞和神经内分泌细胞，免疫细胞的检出率显著降低。在乳腺癌转移样本中，这两种技术的结果亦呈现出相似的趋势，且在UMAP图上的重合度较高，各个cluster均有检出，但其占比存在显著差异。

案例二的参考文献为《Apan-grasstranscriptomerevealspatternsofcellulardivergenceincrops》，发表在《Nature》（IF 505）。研究材料为泛草，所用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。研究显示，这两种技术都能有效反映完整组织的表达模式（相关性系数r≥0.7），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，结果发现scRNA-seq在泛草中能够检测到更多的转录本和基因数，而snRNA-seq由于未经过组织解离，导致其GO分析中的应激反应较低。另外，在玉米的snRNA-seq细胞图谱中发现了新型细胞亚群。最后，作者强调scRNA-seq和snRNA-seq的结合能发挥更大的技术优势，形成互补。

接下来，我们通过两个案例探讨这两种技术的优势互补。案例三的参考文献为《Cellsoftheadulthumanheart》，发表在《Nature》（IF 505）。研究材料为人心脏，应用技术为scRNA-seq和snRNA-seq。本研究整合了这两种技术的数据，构建了完整的人心脏细胞图谱，强调了不同类型心肌细胞、周细胞和成纤维细胞的细胞异质性，揭示了心房与心室细胞亚群的不同发育起源，提高了研究者对人类心脏的理解，并为未来研究提供了宝贵的参考。

案例四的参考文献为《Single-cellmulti-omicandspatialprofilingofhumankidneysimplicatesthefibroticmicroenvironmentinkidneydiseaseprogression》，发表在《Nature Genetics》（IF 317）。该研究材料为人肾脏，结合技术包括scRNA-seq、snRNA-seq、scATAC-seq以及空间转录组测序平台10x Visium和CosMx。通过对81个肾脏样本的近338,600个单细胞/细胞核进行分析，旨在揭示健康与疾病状态下肾脏细胞类型和组织结构的复杂性，并识别纤维化微环境在肾病预后中的作用。

scRNA-seq和snRNA-seq这两种技术通过不同的解离与抽核方法获取细胞基因表达信息，已成为相对成熟的技术。scRNA-seq在免疫细胞和小胶质细胞的检测中具有显著优势，而snRNA-seq在一些较为脆弱的基质细胞（如肝实质细胞、肾足细胞）及临床样本中展现出明显的检测优势。这两者的优势互补使得在同一研究课题中结合应用成为可能，以实现研究目标。

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